Développement d'API transformant GraphQL
Présentation
Les applications Web modernes exigent une récupération de données efficace et flexible. GraphQL, langage de requête révolutionnant le développement d’API, répond à ce besoin. Depuis ses débuts par Facebook en 2015, l'adoption généralisée de GraphQL prouve sa valeur au-delà d'une tendance passagère.
Comprendre les principes fondamentaux de GraphQL
GraphQL est un langage de requête et un environnement d'exécution API. Contrairement aux API REST traditionnelles, où le serveur dicte la structure de réponse, GraphQL permet aux clients de demander des données précises avec des requêtes uniques. Cela résout de nombreux défis de développement d'applications modernes.
Imaginez un bibliothécaire compétent qui trouve rapidement n'importe quel livre. Au lieu de rechercher plusieurs étagères (plusieurs points de terminaison d'API), vous fournissez une demande détaillée et le bibliothécaire renvoie exactement ce dont vous avez besoin : ni plus, ni moins.
La nature basée sur le schéma de GraphQL crée un contrat client-serveur clair. Chaque service GraphQL définit des types de données, permettant la validation du schéma avant l'exécution pour des réponses prévisibles et cohérentes.
Fondements techniques
GraphQL utilise trois opérations principales : les requêtes (récupération de données), les mutations (modification des données) et les abonnements (mises à jour en temps réel). Un système de type robuste sous-tend chaque opération, définissant les capacités de l'API.
<code>type User { id: ID! name: String! email: String! posts: [Post!]! friends: [User!]! } type Post { id: ID! title: String! content: String! author: User! comments: [Comment!]! createdAt: String! } type Comment { id: ID! text: String! author: User! post: Post! }</code>
Le schéma définit des relations, permettant la récupération de données imbriquées (par exemple, les publications ou les amis d'un utilisateur) dans une seule requête.
Résolveurs : le cœur de GraphQL
La puissance de GraphQL réside dans ses fonctions de résolution. Ces fonctions récupèrent les données pour chaque champ de schéma. Les résolveurs peuvent récupérer des données à partir de bases de données, appeler d'autres API ou effectuer des calculs complexes, le tout transparent pour le client.
Exemples de résolveurs (utilisant Prisma)
Voici comment implémenter des résolveurs pour récupérer les publications et les amis d'un utilisateur à l'aide de Prisma :
<code>const resolvers = { User: { async posts(parent, args, context) { const posts = await context.prisma.post.findMany({ where: { authorId: parent.id }, orderBy: { createdAt: 'desc' }, }); return posts; }, async friends(parent, args, context) { const friends = await context.prisma.user.findMany({ where: { id: { in: parent.friendIds }, }, }); return friends; }, }, };</code>
Ces résolveurs récupèrent efficacement les données uniquement sur demande.
L'évolution du développement d'API
Vous vous souvenez de l'époque des API REST uniquement ? Plusieurs points de terminaison ont renvoyé des structures de données fixes. Cela fonctionnait pour des applications simples, mais devenait compliqué à mesure que la complexité augmentait. Les clients mobiles et Web avaient besoin de données différentes, ce qui entraînait plusieurs appels d'API.
Résoudre le problème de requête N 1
Le problème de requête N 1 (récupération de données associées avec plusieurs requêtes de base de données) est un défi important pour l'API. La capacité de GraphQL à regrouper et à optimiser les requêtes à l'aide de DataLoader et d'outils similaires change la donne en termes de performances.
Exemple d'implémentation (DataLoader) :
La récupération des données associées conduit souvent au problème N1. GraphQL résout ce problème avec des outils tels que DataLoader, le traitement par lots et la mise en cache des appels de base de données :
<code>type User { id: ID! name: String! email: String! posts: [Post!]! friends: [User!]! } type Post { id: ID! title: String! content: String! author: User! comments: [Comment!]! createdAt: String! } type Comment { id: ID! text: String! author: User! post: Post! }</code>
Cela minimise les requêtes de base de données en regroupant les requêtes, améliorant considérablement les performances.
Histoires de réussite réelles
- Interface utilisateur dynamique de Netflix : Netflix utilise GraphQL pour les interfaces utilisateur dynamiques sur tous les appareils, récupérant des informations précises sur l'émission en fonction du contexte.
- La révolution de l'API de GitHub : Le passage de l'API v4 de GitHub à GraphQL a réduit la taille de la charge utile des réponses et augmenté la flexibilité des développeurs.
Implémentation de GraphQL avec Node.js et Apollo Server
Voici une mise en œuvre pratique :
-
Installer les dépendances :
npm install @apollo/server graphql
-
Définissez votre schéma :
<code>const resolvers = { User: { async posts(parent, args, context) { const posts = await context.prisma.post.findMany({ where: { authorId: parent.id }, orderBy: { createdAt: 'desc' }, }); return posts; }, async friends(parent, args, context) { const friends = await context.prisma.user.findMany({ where: { id: { in: parent.friendIds }, }, }); return friends; }, }, };</code>
- Ajouter des résolveurs :
<code>const DataLoader = require('dataloader'); const userLoader = new DataLoader(async (userIds) => { const users = await prisma.user.findMany({ where: { id: { in: userIds }, }, }); return userIds.map(id => users.find(user => user.id === id)); }); const resolvers = { Post: { async author(parent) { return userLoader.load(parent.authorId); }, }, };</code>
- Démarrez le serveur :
<code>const typeDefs = `#graphql type Query { hello: String }`;</code>
Optimisation des performances grâce à la sélection de champs (Prisma)
GraphQL optimise les requêtes de base de données en fonction des champs demandés :
<code>const resolvers = { Query: { hello: () => "Hello, GraphQL!", }, };</code>
Cela récupère uniquement les données nécessaires, réduisant ainsi les frais généraux.
L'avenir de GraphQL
- Apollo Federation : Permet de diviser les schémas GraphQL sur plusieurs services tout en présentant une API unifiée.
-
Fonctionnalités en temps réel avec abonnements : Permet des mises à jour en temps réel pour les notifications en direct et les applications collaboratives. Exemple utilisant
graphql-subscriptions
:
<code>const { ApolloServer } = require('@apollo/server'); const server = new ApolloServer({ typeDefs, resolvers }); server.listen().then(({ url }) => { console.log(`? Server ready at ${url}`); });</code>
Premiers pas avec GraphQL
L'adoption progressive de GraphQL est un avantage clé. Commencez par l'implémenter aux côtés des API REST existantes, peut-être en tant que couche proxy. Cela minimise les risques tout en réalisant les avantages.
Conclusion
GraphQL est un changement de paradigme dans la récupération de données et la communication client-serveur. Sa flexibilité et son efficacité deviennent de plus en plus cruciales à mesure que les applications se développent. Considérez GraphQL pour améliorer les performances, l'expérience des développeurs et la satisfaction des utilisateurs. Commencez par de petites expériences et élargissez progressivement son utilisation. La communauté et l'écosystème florissants constituent le moment idéal pour intégrer GraphQL dans votre pile de développement.
Références
- Documentation officielle de GraphQL
- Plateforme Apollo GraphQL
- Netflix Engineering - Fédération GraphQL
- Étude de cas de l'API GitHub GraphQL
- Meilleures pratiques GraphQL
À propos de l'auteur
Ivan Duarte est un développeur backend indépendant passionné par le développement Web et l'IA.
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Python convient plus aux débutants, avec une courbe d'apprentissage en douceur et une syntaxe concise; JavaScript convient au développement frontal, avec une courbe d'apprentissage abrupte et une syntaxe flexible. 1. La syntaxe Python est intuitive et adaptée à la science des données et au développement back-end. 2. JavaScript est flexible et largement utilisé dans la programmation frontale et côté serveur.

Les principales utilisations de JavaScript dans le développement Web incluent l'interaction client, la vérification du formulaire et la communication asynchrone. 1) Mise à jour du contenu dynamique et interaction utilisateur via les opérations DOM; 2) La vérification du client est effectuée avant que l'utilisateur ne soumette les données pour améliorer l'expérience utilisateur; 3) La communication de rafraîchissement avec le serveur est réalisée via la technologie AJAX.

L'application de JavaScript dans le monde réel comprend un développement frontal et back-end. 1) Afficher les applications frontales en créant une application de liste TODO, impliquant les opérations DOM et le traitement des événements. 2) Construisez RestulAPI via Node.js et Express pour démontrer les applications back-end.

Comprendre le fonctionnement du moteur JavaScript en interne est important pour les développeurs car il aide à écrire du code plus efficace et à comprendre les goulots d'étranglement des performances et les stratégies d'optimisation. 1) Le flux de travail du moteur comprend trois étapes: analyse, compilation et exécution; 2) Pendant le processus d'exécution, le moteur effectuera une optimisation dynamique, comme le cache en ligne et les classes cachées; 3) Les meilleures pratiques comprennent l'évitement des variables globales, l'optimisation des boucles, l'utilisation de const et de locations et d'éviter une utilisation excessive des fermetures.

Python et JavaScript ont leurs propres avantages et inconvénients en termes de communauté, de bibliothèques et de ressources. 1) La communauté Python est amicale et adaptée aux débutants, mais les ressources de développement frontal ne sont pas aussi riches que JavaScript. 2) Python est puissant dans les bibliothèques de science des données et d'apprentissage automatique, tandis que JavaScript est meilleur dans les bibliothèques et les cadres de développement frontaux. 3) Les deux ont des ressources d'apprentissage riches, mais Python convient pour commencer par des documents officiels, tandis que JavaScript est meilleur avec MDNWEBDOCS. Le choix doit être basé sur les besoins du projet et les intérêts personnels.

Les choix de Python et JavaScript dans les environnements de développement sont importants. 1) L'environnement de développement de Python comprend Pycharm, Jupyternotebook et Anaconda, qui conviennent à la science des données et au prototypage rapide. 2) L'environnement de développement de JavaScript comprend Node.js, VScode et WebPack, qui conviennent au développement frontal et back-end. Le choix des bons outils en fonction des besoins du projet peut améliorer l'efficacité du développement et le taux de réussite du projet.

C et C jouent un rôle essentiel dans le moteur JavaScript, principalement utilisé pour implémenter des interprètes et des compilateurs JIT. 1) C est utilisé pour analyser le code source JavaScript et générer une arborescence de syntaxe abstraite. 2) C est responsable de la génération et de l'exécution de bytecode. 3) C met en œuvre le compilateur JIT, optimise et compile le code de point chaud à l'exécution et améliore considérablement l'efficacité d'exécution de JavaScript.

Python est plus adapté à la science et à l'automatisation des données, tandis que JavaScript est plus adapté au développement frontal et complet. 1. Python fonctionne bien dans la science des données et l'apprentissage automatique, en utilisant des bibliothèques telles que Numpy et Pandas pour le traitement et la modélisation des données. 2. Python est concis et efficace dans l'automatisation et les scripts. 3. JavaScript est indispensable dans le développement frontal et est utilisé pour créer des pages Web dynamiques et des applications à une seule page. 4. JavaScript joue un rôle dans le développement back-end via Node.js et prend en charge le développement complet de la pile.
