GraphQL.NET 8.5.0版本发布:接口类型增强与服务验证
GraphQL.NET是一个用于构建GraphQL服务的.NET框架实现,它提供了完整的GraphQL规范支持,包括查询语言、类型系统、执行引擎等核心功能。该项目由社区驱动,已经成为.NET生态中构建GraphQL服务的主流选择之一。
接口类型增强
在8.5.0版本中,GraphQL.NET对接口类型(InterfaceGraphType)进行了重要增强。现在开发者可以直接在接口类型上指定可能的实现类型,这通过新增的Type和Types属性以及[PossibleType]特性来实现。
这一改进使得接口类型的定义更加直观和灵活。在之前的版本中,开发者需要在每个实现类型上声明它实现了哪些接口,而现在可以在接口定义处直接指定可能的实现类型,这更符合GraphQL的设计理念。
例如,现在可以这样定义一个接口及其可能的实现类型:
public class MyInterface : InterfaceGraphType
{
public MyInterface()
{
Name = "MyInterface";
Types = new[] { typeof(ImplementationType1), typeof(ImplementationType2) };
}
}
// 或者使用特性
[PossibleType(typeof(ImplementationType1))]
[PossibleType(typeof(ImplementationType2))]
public class MyInterface : InterfaceGraphType
{
// ...
}
联邦架构(Federation)接口解析支持
8.5.0版本还特别增强了对于Apollo Federation中接口解析的支持。在联邦架构中,接口类型可能由多个服务共同实现,这一改进使得GraphQL.NET能够更好地支持这种分布式场景下的接口解析需求。
服务验证功能
新版本引入了IGraphQLBuilder.VerifyServices扩展方法,这是一个实用的开发辅助功能。它允许开发者在应用启动时验证所有必需的GraphQL服务是否已正确注册,这可以避免运行时因服务缺失导致的错误。
使用方法非常简单:
builder.Services
.AddGraphQL()
.VerifyServices(); // 验证服务注册
分析器列表展示
在GraphQL.NET的可视化工具(如GraphiQL)中,现在会在概览页面展示已配置的分析器列表。这有助于开发者更好地理解当前GraphQL服务的配置情况,特别是在调试和性能优化时非常有用。
总结
GraphQL.NET 8.5.0版本虽然是一个小版本更新,但带来了几个对开发者非常实用的改进。特别是接口类型的增强和联邦架构支持,使得构建复杂的GraphQL服务更加方便。服务验证功能的加入也体现了框架对开发者体验的持续关注。
这些改进使得GraphQL.NET在构建企业级GraphQL服务时更加得心应手,特别是在需要支持联邦架构或复杂类型系统的场景下。对于正在使用或考虑使用GraphQL.NET的团队来说,8.5.0版本值得升级。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00