Gin-Gonic용 Milogo를 사용하여 REST API 응답을 단순화하세요
필드 선택 패턴을 구현한 Gin-Gonic Middleware
우리 회사에서는 Go를 사용하여 내부 도구를 구축합니다. 최근에 저는 gin-gonic을 사용하여 많은 엔드포인트에 걸쳐 많은 데이터를 표시해야 하는 REST API에서 작업했습니다.
이러한 시나리오에서 반드시 갖춰야 할 기능은 페이지 매김이지만, 종종 간과되는 패턴은 부분 응답(일명 필드 선택)입니다. 이는 또한 웹 서버의 응답에서 데이터의 양을 필터링하는 데 매우 유용한 추가 기능입니다.
분야 선택이란 무엇입니까?
먼저 필드 선택이 무엇을 의미하는지 명확히 하겠습니다. 다음과 같은 엔드포인트가 있다고 가정해 보세요.
// > GET /api/products [ { "id": 1, "createdAt": "2024-18-11", "updatedAt": "2024-18-11", "code": "1", "price": { "amount": 100, "currency": "EUR" }, "manufacturedBy": "myshop", "stock": 552, ... }, ... ]
부분 응답을 사용하여 클라이언트는 필드 쿼리 매개변수로 출력을 필터링할 수 있습니다.
// > GET /api/products?fields=code,price [ { "code": "1", "price": { "amount": 100, "currency": "EUR" } }, ... ]
오직 쿼리 매개변수에 선언된 필드가 반환됩니다. 페이로드 크기를 줄이고 대역폭을 절약합니다.
밀로고를 소개합니다
이 패턴에 사용할 수 있는 구현을 찾을 수 없어서 직접 만들기로 결정했고 그렇게 해서 Milogo가 탄생했습니다.
Milogo는 API 응답을 처리하고, 필드 쿼리 매개변수에 지정된 필드를 필터링하고, 요청된 데이터만 반환하는 Gin 미들웨어입니다.
사용 가능한 주요 기능:
json 개체 및 json 배열을 지원합니다.
따라서 Milogo는 항목 배열 또는 단일 항목으로 시작하는 JSON 응답에 대한 필드를 필터링할 수 있습니다.중첩된 json 개체의 필드 필터링을 지원합니다.
Milogo는 또한 다음 형식으로 중첩된 JSON 객체 필터링을 지원합니다. 코드,가격(금액)다른 json으로 래핑된 json을 지원합니다.
때로는 JSON 응답이 다른 JSON 개체에 래핑되어 Milogo가 실제 페이로드 필터링을 지원합니다(래핑된 예 참조).
// GET /products?fields=code,price(amount) { "data": [ { "code": 1, "price": { "amount": 100 } }, ... ], "_metadata": { ... } }
시작하기
다른 진 미들웨어와 마찬가지로 Milogo는 사용 및 설정이 매우 쉽습니다. github 저장소의 README를 따라갈 수 있지만 기본적으로는 다음과 같습니다.
r := gin.Default() r.Use(Milogo())
Milogo 미들웨어를 API에 추가하는 데 충분합니다.
이전 예에서 Milogo는 모든 단일 엔드포인트에 적용되었지만 엔드포인트 그룹에만 적용하거나 특정 엔드포인트에만 적용하는 것도 가능합니다.
group := r.Group("/products", milogo.Milogo()) group.GET("", productsHandler)
이전 예에서는 /products 그룹에만 Milogo의 미들웨어가 적용되었습니다.
결론
Milogo는 REST API 개발을 단순화하고 클라이언트-서버 상호 작용을 개선하도록 설계되었습니다. 예제와 문서는 GitHub 저장소를 확인하세요.
언제든지 연락하거나 기여해 주세요. 함께 REST API를 효율적으로 만들어 보세요!
위 내용은 Gin-Gonic용 Milogo를 사용하여 REST API 응답을 단순화하세요의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Golang은 성능과 확장 성 측면에서 Python보다 낫습니다. 1) Golang의 컴파일 유형 특성과 효율적인 동시성 모델은 높은 동시성 시나리오에서 잘 수행합니다. 2) 해석 된 언어로서 파이썬은 천천히 실행되지만 Cython과 같은 도구를 통해 성능을 최적화 할 수 있습니다.

Golang은 동시성에서 C보다 낫고 C는 원시 속도에서 Golang보다 낫습니다. 1) Golang은 Goroutine 및 Channel을 통해 효율적인 동시성을 달성하며, 이는 많은 동시 작업을 처리하는 데 적합합니다. 2) C 컴파일러 최적화 및 표준 라이브러리를 통해 하드웨어에 가까운 고성능을 제공하며 극도의 최적화가 필요한 애플리케이션에 적합합니다.

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Golang은 빠른 개발 및 동시 시나리오에 적합하며 C는 극도의 성능 및 저수준 제어가 필요한 시나리오에 적합합니다. 1) Golang은 쓰레기 수집 및 동시성 메커니즘을 통해 성능을 향상시키고, 고전성 웹 서비스 개발에 적합합니다. 2) C는 수동 메모리 관리 및 컴파일러 최적화를 통해 궁극적 인 성능을 달성하며 임베디드 시스템 개발에 적합합니다.

Golang과 Python은 각각 고유 한 장점이 있습니다. Golang은 고성능 및 동시 프로그래밍에 적합하지만 Python은 데이터 과학 및 웹 개발에 적합합니다. Golang은 동시성 모델과 효율적인 성능으로 유명하며 Python은 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리 생태계로 유명합니다.

Golang과 C의 성능 차이는 주로 메모리 관리, 컴파일 최적화 및 런타임 효율에 반영됩니다. 1) Golang의 쓰레기 수집 메커니즘은 편리하지만 성능에 영향을 줄 수 있습니다. 2) C의 수동 메모리 관리 및 컴파일러 최적화는 재귀 컴퓨팅에서 더 효율적입니다.

Golang과 C는 각각 공연 경쟁에서 고유 한 장점을 가지고 있습니다. 1) Golang은 높은 동시성과 빠른 발전에 적합하며 2) C는 더 높은 성능과 세밀한 제어를 제공합니다. 선택은 프로젝트 요구 사항 및 팀 기술 스택을 기반으로해야합니다.

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