Apollo Client v4.0.0-alpha.8 测试版发布:MockLink与错误处理的重大改进
项目简介
Apollo Client 是一个强大的 GraphQL 客户端库,广泛应用于现代前端开发中。它提供了数据管理、缓存、错误处理等一系列功能,帮助开发者高效地与 GraphQL API 交互。本次发布的 v4.0.0-alpha.8 版本是 4.0 大版本更新前的测试版本,主要针对测试工具 MockLink 和错误处理机制进行了重大改进。
主要变更内容
MockLink 的重大改进
-
默认延迟行为变更
现在所有通过 MockLink 传递的模拟响应默认会使用
realisticDelay函数添加延迟。这一改变确保了测试能够正确处理加载状态,不再依赖于特定的时间点。开发者可以通过设置全局或实例级别的默认值来覆盖这一行为。 -
变量匹配器简化
移除了
variableMatcher选项,现在直接在request.variables中传递回调函数来判断是否匹配请求变量。这一变更使 API 更加直观和简洁。 -
移除 newData 选项
移除了原本的
newData选项,推荐使用result回调函数配合maxUsageCount选项来实现类似功能。这一变化统一了 API 设计,减少了概念上的冗余。 -
延迟配置增强
现在
delay选项可以接受回调函数,根据当前操作动态决定延迟时间。同时引入了realisticDelay辅助函数,可以生成 20-50ms 之间的随机延迟,更接近真实网络环境。
错误处理机制重构
-
统一错误报告
onError链接现在使用单一的error属性来报告错误,而不是分开的graphQLErrors和networkError。错误可能是CombinedGraphQLErrors、CombinedProtocolErrors或其他非 GraphQL 错误的实例。 -
移除废弃 API
移除了
ApolloLink中的onError和setOnError方法,这些方法原本只被MockLink用于重写错误。
其他重要变更
-
入口点统一
@apollo/client和@apollo/client/core入口点现在功能相同,为未来移除@apollo/client/core做准备。 -
客户端查询验证
现在当在 MockLink 的模拟响应中使用客户端查询时会抛出错误,防止误用。
技术影响与最佳实践
这些变更对开发者测试 GraphQL 应用的方式产生了重要影响:
-
更真实的测试环境
默认的
realisticDelay行为迫使开发者考虑加载状态的处理,使测试更接近真实用户体验。 -
更清晰的错误处理
统一的错误报告机制简化了错误处理逻辑,使代码更加清晰和一致。
-
更灵活的模拟配置
延迟回调函数和全局/实例级别的默认配置提供了更大的灵活性,可以针对不同测试场景进行优化。
对于升级到这一版本的开发者,建议:
- 检查并更新所有使用
variableMatcher的测试代码 - 将
newData用法迁移到result回调 - 评估默认延迟行为对现有测试的影响
- 更新错误处理逻辑以适应新的统一错误报告机制
总结
Apollo Client v4.0.0-alpha.8 通过改进 MockLink 和错误处理机制,为开发者提供了更强大、更一致的测试工具。这些变更不仅提高了测试的真实性,还简化了 API 设计,为即将到来的 4.0 正式版奠定了坚实基础。开发者应尽早尝试这一测试版本,为未来的升级做好准备。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C037
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0113
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00