GraphQL Relay 库 for Python 使用指南
2024-09-09 07:01:21作者:庞眉杨Will
本指南旨在帮助您快速了解并使用 graphql-relay-py,这是一个用于构建符合Relay标准的GraphQL服务器的Python库。以下是关于项目结构、启动与配置文件的核心介绍。
1. 项目目录结构及介绍
.
├── CODEOWNERS             # 指定代码审查负责人
├── LICENSE                # 许可证文件,采用MIT协议
├── MANIFEST.in            # 构建时包含的额外文件列表
├── README.md              # 项目的主要说明文档
├── bumpversion.cfg        # 版本自动升级配置文件
├── coveragerc             # 代码覆盖率报告配置
├── editorconfig           # 编辑器配置文件,确保代码风格统一
├── flake8                 # 代码风格检查配置
├── gitignore              # Git忽略文件列表
├── mypy.ini               # Mypy类型检查配置
├── poetry.lock            # Poetry依赖锁文件
├── pyproject.toml         # 项目元数据和工具配置(Poetry)
├── setup.cfg              # distutils设置
├── setup.py               # 传统Python安装脚本
├── tox.ini                # Tox多环境测试配置
└── src                    # 源代码目录
    └── graphql_relay       # 主要库代码,包含Relay实现
        ├── __init__.py      # 包初始化文件
        └── ...              # 其他相关模块和函数
- src/graphql_relay: 包含了所有核心功能模块,用于简化Relay模式的创建。
 - tests: 测试目录,包含对库中功能的测试案例,是学习和理解库如何工作的好地方。
 - MANIFEST.in, setup.py, 和 pyproject.toml: 用于发布和管理项目依赖,以及项目打包和发布的配置。
 - .gitignore 和其他配置文件: 确保开发环境整洁且遵循良好实践。
 
2. 项目的启动文件介绍
在 graphql-relay-py 中,并没有一个明确的“启动文件”,因为它主要是作为一个库供其他应用集成使用。您会在自己的项目中通过导入 graphql-relay 的功能来启动一个支持Relay的GraphQL服务。例如,如果您使用 graphql-core 创建服务,则会在您的应用入口点(如 main.py, app.py)引入 graphql-relay 并配置您的GraphQL schema。
示例入门步骤通常涉及:
from graphql_relay import connection_definitions
# ... 其他import语句根据实际需求
然后,您将这些功能整合到您定义的GraphQL模式中。
3. 项目的配置文件介绍
graphql-relay-py 本身并不直接要求或提供特定的配置文件。它的使用更多地依赖于您如何在自己的应用程序中集成它,比如您可能在自己的应用配置中设置数据库连接、中间件等,但这些配置位于您的应用代码而非 graphql-relay-py 目录内。
不过,对于项目的建设和测试,有如下配置文件值得注意:
- setup.cfg 和 pyproject.toml 用于管理项目元数据和Python构建设置。
 - tox.ini 如果您使用Tox进行跨版本测试,将是重要的配置文件。
 - .gitignore 和 editorconfig 是项目级的开发辅助配置,虽然不直接影响程序运行,但在日常开发中很有帮助。
 
当实施具体的Relay兼容服务时,配置文件通常存在于应用层,比如Django的settings.py或Flask的应用工厂模式中的配置变量,具体取决于您选择的框架或服务架构。
登录后查看全文 
热门项目推荐
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- DDeepSeek-OCRDeepSeek-OCR是一款以大语言模型为核心的开源工具,从LLM视角出发,探索视觉文本压缩的极限。Python00
 
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Jinja00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
 
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
 
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
278
2.57 K
deepin linux kernel
C
24
6
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
223
302
Ascend Extension for PyTorch
Python
105
135
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++
599
164
暂无简介
Dart
568
127
一个用于服务器应用开发的综合工具库。
- 零配置文件
- 环境变量和命令行参数配置
- 约定优于配置
- 深刻利用仓颉语言特性
- 只需要开发动态链接库,fboot负责加载、初始化并运行。
Cangjie
261
24
🎉 (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
1.03 K
607
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
119
103
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.02 K
447