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【Python】Tartiflette：用 Python 实现的 GraphQL 服务器

news 2024/11/15 15:49:32

天天早出晚归，财神来敲门了我都不在家。

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随着 API 开发的不断进步，GraphQL 作为一种用于 API 的查询语言，已经越来越受到开发者的欢迎。Tartiflette 是一个用 Python 编写的 GraphQL 服务器实现，它利用 Python 3.7+ 的异步功能，提供了一种高效、简洁的方式来构建 GraphQL API。

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⭕️宇宙起点

- ❓ 什么是 Tartiflette？
- 🔨 Tartiflette 的核心特性
- - 1. 支持 SDL（Schema Definition Language）
  - 2. 异步执行引擎
  - 3. 简单性
- 📦 安装 Tartiflette
- ♨️ 示例代码
- - 定义 GraphQL Schema
  - 创建 Tartiflette 引擎
  - 运行和测试
  - 扩展示例
- 📥 下载地址
- 💬 结语
- 📒 参考文献

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❓ 什么是 Tartiflette？

Tartiflette 是一个基于 Python 的 GraphQL 引擎，它使用 Python 的异步特性（asyncio）来处理请求，提供了高性能的GraphQL解析和执行。Tartiflette 的设计目标是提供更好的开发者体验，同时保持简单性和高性能。

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🔨 Tartiflette 的核心特性

1. 支持 SDL（Schema Definition Language）

Tartiflette 允许开发者使用 GraphQL 的 SDL 来定义数据模型，这使得模式的定义更加直观和集中。

2. 异步执行引擎

利用 Python 的 asyncio 库，Tartiflette 可以非阻塞地处理请求，这对于提高性能和处理大量并发请求非常有帮助。

3. 简单性

Tartiflette 遵循 Python 的“简单优于复杂”的哲学，避免了过度工程化，使得开发者可以快速上手并有效使用。

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📦 安装 Tartiflette

Tartiflette 可以通过 pip 安装。从版本 1.4.0 开始，Tartiflette 提供了预编译的 wheel 文件，这意味着大多数平台上不需要额外的系统依赖。

pip install tartiflette

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♨️ 示例代码

一下示例代码展示了如何使用 Tartiflette 构建一个简单的 GraphQL API。

定义 GraphQL Schema

首先，我们需要定义一个 GraphQL Schema。在 Tartiflette 中，这可以通过使用 SDL 完成。

type Query {hello(name: String): String
}

创建 Tartiflette 引擎

接下来，我们将创建一个 Tartiflette 引擎，并注册我们的 schema 和 resolver。

import asyncio
from tartiflette import Resolver, create_engine# 定义一个查询解析器
@Resolver("Query.hello")
async def resolver_hello(parent, args, ctx, info):"""返回问候语的解析器函数。"""return "hello " + args.get("name", "world")# 异步运行 GraphQL 引擎
async def run():# 创建 Tartiflette 引擎engine = await create_engine("""type Query {hello(name: String): String}""",schema_name="hello_world")# 执行一个 GraphQL 查询result = await engine.execute(query='query { hello(name: "Chuck") }')# 打印结果print(result)# 应该输出: {'data': {'hello': 'hello Chuck'}}if __name__ == "__main__":asyncio.run(run())

运行和测试

要运行上述代码，你需要确保已经安装了 Tartiflette。如果尚未安装，可以使用 pip 安装：

pip install tartiflette

然后，将上述代码保存到一个 .py 文件中，并在命令行中运行该文件。你应该看到控制台输出了查询结果。

扩展示例

为了使示例更加完整，我们可以添加更多的类型和解析器，例如：

# 添加一个具有多个字段的类型
@Resolver("Query.getPerson")
async def resolver_get_person(parent, args, ctx, info):"""返回一个人的信息。"""return {"id": 1,"name": "John Doe","age": 30}# 更新 Schema 定义
engine = await create_engine("""type Query {hello(name: String): StringgetPerson: Person}type Person {id: Intname: Stringage: Int}""",schema_name="advanced_example"
)

这个扩展示例展示了如何定义一个具有嵌套对象的更复杂的 GraphQL 查询。

通过这些示例代码，您可以看到 Tartiflette 如何在 Python 应用中轻松实现 GraphQL API。无论是简单的数据查询还是复杂的数据结构，Tartiflette 都能提供强大的支持。

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📥 下载地址

Tartiflette 最新版下载地址

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💬 结语

Tartiflette 为 Python 开发者提供了一个强大而灵活的工具，用于构建高性能的 GraphQL API。它的异步特性和简洁的 API 设计，使得它成为构建现代 Web 服务的一个吸引人的选择。如果你对 GraphQL 感兴趣，或者正在寻找一个 Python 语言的 GraphQL 解决方案，Tartiflette 值得一试。

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