GraphQL Code Generator 最新版本发布:优化与功能增强
GraphQL Code Generator 是一个强大的工具链,能够根据 GraphQL Schema 自动生成类型安全的代码,支持多种编程语言和框架。它极大地简化了前端与后端 GraphQL API 交互的开发流程,通过自动化生成类型定义、查询操作等代码,提高了开发效率和代码质量。
核心功能改进
1. 客户端预设功能增强
最新版本对客户端预设(client-preset)进行了多项重要改进:
-
自定义指令转发支持:现在可以配置
customDirectives选项来支持 Apollo 的 unmask 功能,这为使用自定义指令的场景提供了更好的支持。 -
输出配置灵活性:新增了
onlyOperationTypes和onlyEnumTypes配置选项,允许开发者更精细地控制生成的代码内容,减少不必要的类型定义,优化最终打包体积。
2. 解析器生成优化
在类型解析器(resolvers)生成方面进行了重要修复:
__resolveReference可选性调整:修复了当配置generateInternalResolversIfNeeded.__resolveReference为 true 时,__resolveReference解析器被错误地标记为必需的问题。现在它被正确地标记为可选,更符合 GraphQL Federation 的实际行为。
工具链更新
-
依赖升级:更新了
@whatwg-node/fetch依赖到最新版本,确保与最新 Web 标准的兼容性。 -
模式指针类型修复:改进了 schema 指针类型的定义,现在支持指针数组,为多文件 schema 管理提供了更好的支持。
技术细节解析
对于使用 GraphQL Federation 的开发者来说,__resolveReference 的修复尤为重要。在联邦架构中,当一个服务需要解析来自其他服务的实体引用时,__resolveReference 方法负责这一过程。最新版本的修正使得当该方法未被显式定义时,引用对象会直接作为父对象传递给后续解析器,这更符合 GraphQL Federation 的预期行为。
客户端预设的增强使得开发者可以更灵活地控制生成的代码结构,特别是在大型项目中,能够显著减少不必要的类型定义,优化最终应用的性能。
升级建议
对于现有项目,建议逐步升级并重点关注:
- 如果项目中使用联邦架构,验证
__resolveReference的行为是否符合预期 - 评估新的客户端预设配置选项是否能优化现有项目的代码结构
- 检查自定义指令的使用是否受益于新的转发功能
GraphQL Code Generator 持续演进,这些改进进一步巩固了它作为 GraphQL 生态系统中代码生成首选工具的地位。
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