探索 GraphQL 与 React 的集成:最佳实践指南
2025-05-22 12:30:51作者:沈韬淼Beryl
1. 项目介绍
本项目是基于开源项目 hasura/awesome-react-graphql 编写的最佳实践教程。该开源项目是一个精心策划的资源集合,其中包括了使用 GraphQL 和 React 或 React Native 进行开发的各种工具、库和教程。本教程旨在帮助开发者理解如何将这些技术结合起来,创建强大的应用程序。
2. 项目快速启动
环境准备
在开始之前,确保你的开发环境中已经安装了以下工具:
- Node.js
- npm 或 yarn
- GraphQL Server(例如 Hasura)
创建项目
以下是使用 Create React App 快速启动一个简单的 React + GraphQL 项目的步骤:
npx create-react-app my-graphql-app
cd my-graphql-app
npm install apollo-client apollo-cache-inmemory apollo-link-rest graphql
配置 Apollo Client
接下来,配置 Apollo Client 来连接到你的 GraphQL 服务器:
// src/apolloClient.js
import { InMemoryCache } from 'apollo-cache-inmemory';
import { ApolloClient } from 'apollo-client';
import { HttpLink } from 'apollo-link-http';
const httpLink = new HttpLink({
uri: 'http://localhost:8080/v1/graphql', // 替换为你的 GraphQL 服务器地址
});
const client = new ApolloClient({
link: httpLink,
cache: new InMemoryCache()
});
export default client;
使用 Apollo Provider
在你的应用程序中包裹 ApolloProvider,使其能够访问 Apollo Client:
// src/index.js
import React from 'react';
import ReactDOM from 'react-dom';
import { ApolloProvider } from 'apollo-client';
import client from './apolloClient';
import App from './App';
ReactDOM.render(
<ApolloProvider client={client}>
<App />
</ApolloProvider>,
document.getElementById('root')
);
3. 应用案例和最佳实践
查询和变异
在 React 组件中,使用 useQuery 和 useMutation 钩子来执行 GraphQL 查询和变异:
import { useQuery, useMutation } from '@apollo/client';
import { gql } from 'apollo-boost';
const GET_ITEMS = gql`
query GetItems {
items {
id
name
}
}
`;
const ADD_ITEM = gql`
mutation AddItem($name: String!) {
addItem(name: $name) {
id
name
}
}
`;
function Items() {
const { loading, error, data } = useQuery(GET_ITEMS);
const [addItem] = useMutation(ADD_ITEM);
if (loading) return <p>Loading...</p>;
if (error) return <p>Error :(</p>;
return (
<div>
{data.items.map(item => (
<p key={item.id}>{item.name}</p>
))}
<button
onClick={() => {
addItem({ variables: { name: 'New Item' } });
}}
>
Add Item
</button>
</div>
);
}
状态管理和缓存
利用 Apollo 的缓存机制来管理应用程序的状态,确保 UI 与服务器端的数据保持同步。
import { useQuery } from '@apollo/client';
const GET_USER = gql`
query GetUser($id: ID!) {
user(id: $id) {
id
name
email
}
}
`;
function UserProfile({ userId }) {
const { loading, error, data } = useQuery(GET_USER, {
variables: { id: userId }
});
if (loading) return <p>Loading...</p>;
if (error) return <p>Error :(</p>;
return (
<div>
<h1>{data.user.name}</h1>
<p>{data.user.email}</p>
</div>
);
}
4. 典型生态项目
以下是一些与 React 和 GraphQL 集成的典型生态项目:
- Apollo Client: 用于在 React 应用程序中发送 GraphQL 查询和变异的客户端。
- urql: 另一个用于 React 的轻量级 GraphQL 客户端。
- Relay: Facebook 开发的数据驱动 React 应用程序框架。
- GraphQL Yoga: 一个基于 Node.js 的 GraphQL 服务器。
通过这些工具和最佳实践,开发者可以构建高效、响应迅速的 React 应用程序,同时利用 GraphQL 的强大之处。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
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
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
525
3.72 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
332
395
暂无简介
Dart
766
189
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
878
586
openEuler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。
C
336
165
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
352
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.33 K
748
openJiuwen 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
TSX
985
246