gql 4.0.0 beta版本发布:GraphQL客户端重大升级
项目简介
gql是Python生态中一个功能强大的GraphQL客户端库,它提供了与GraphQL服务器交互的完整解决方案。作为一个全功能的GraphQL客户端,gql支持查询、变更、订阅等所有GraphQL操作类型,并提供了多种传输层实现,包括HTTP、WebSocket等。该项目特别注重对异步编程的支持,与Python的asyncio生态深度集成。
4.0.0 beta版本核心变更
请求传输机制重构
本次版本最重大的变化是彻底重构了请求传输机制,引入了GraphQLRequest
对象作为核心数据结构。在之前的版本中,开发者需要分别传递文档节点(DocumentNode)、变量值和操作名称三个参数。现在,这三个组件被封装在一个GraphQLRequest
对象中,使得API更加整洁和一致。
这种改变带来了几个显著优势:
- 代码组织更加清晰,相关参数被自然地分组在一起
- 减少了方法签名长度,降低了API复杂度
- 为批量请求等高级功能提供了更好的基础支持
文件上传接口改进
文件上传功能得到了显著改进,引入了专门的FileVar
类来处理文件上传。虽然旧的上传方式仍然可用,但已被标记为废弃。新的FileVar
类提供了更明确和类型安全的方式来处理文件上传,减少了潜在的错误。
订阅任务取消处理优化
在订阅任务取消时的异常处理得到了改进。之前版本会吞没asyncio.CancelledError
异常,现在这些异常会正常抛出,开发者需要自行处理这些取消异常。这种改变使得取消行为更加符合Python异步编程的预期。
连接失败异常封装
现在gql会捕获依赖库抛出的异常,并将其封装为TransportConnectionFailed
异常。这种统一的异常处理机制使得错误处理更加一致和可靠,开发者可以更容易地识别和处理连接问题。
重要新功能:批量请求支持
4.0.0版本引入了完整的批量请求支持,这是本次更新的一个重要亮点。批量请求允许将多个GraphQL操作合并为单个HTTP请求发送到服务器,可以显著减少网络开销和提高性能。
新版本提供了两种批处理方式:
- 显式批处理:通过
execute_batch
方法手动执行批量操作 - 自动批处理:框架自动将短时间内发出的多个请求合并为批量请求
这种批处理机制不仅适用于异步传输层,也适用于同步传输层,为不同类型的应用场景提供了灵活性。
其他改进
日志记录级别现在统一设置为DEBUG,为开发者提供了更详细的调试信息。同时,内省查询现在默认会请求已弃用的输入字段,确保向后兼容性。
迁移建议
对于现有项目升级到4.0.0版本,开发者需要注意以下几点:
- 所有使用
gql
或dsl_gql
的地方需要检查返回值处理,现在返回的是GraphQLRequest
而非DocumentNode
- 文件上传代码应迁移到使用新的
FileVar
类 - 订阅代码需要添加对
asyncio.CancelledError
的处理 - 异常处理代码可能需要调整以适应新的异常封装机制
这个beta版本标志着gql库的一个重要里程碑,为GraphQL客户端开发提供了更强大、更一致的基础设施。虽然包含了一些破坏性变更,但这些改进为未来的功能扩展和性能优化奠定了坚实基础。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~045CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-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。00openHiTLS
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!C0301- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









