Apollo Client v4.0.0-alpha.15 版本深度解析
项目背景与概述
Apollo Client 是一个功能强大的 GraphQL 客户端库,广泛应用于现代前端开发中。它提供了数据管理、缓存、查询和变更等核心功能,帮助开发者高效地与 GraphQL API 交互。作为 React 生态系统中 GraphQL 解决方案的领先选择,Apollo Client 的每次版本更新都备受开发者关注。
测试工具重构与稳定化
本次 alpha.15 版本对测试工具进行了重大重构,将内部测试工具从 @apollo/client/testing
迁移到 @apollo/client/testing/internal
,同时移除了不稳定的测试工具。这一变化标志着从 @apollo/client/testing
导出的测试工具现在被视为稳定 API,未来不会出现破坏性变更。
被移除的 API 包括:
createMockClient
:建议使用标准的ApolloClient
构造函数替代mockObservableLink
:由MockSubscriptionLink
替代mockSingleLink
:由MockLink
替代
此外,MockLink
相关类型(MockedResponse
、MockLinkOptions
和 ResultFunction
)现在被组织到 MockLink
命名空间下,虽然旧类型仍被导出但已被标记为废弃。
查询行为优化
数据变更检测改进
useQuery
hook 现在只在 data
实际发生变化时才会更新 previousData
。这一优化减少了不必要的渲染,提升了性能。在之前的版本中,即使数据没有实质变化,previousData
也可能被更新,导致组件不必要的重渲染。
待机策略行为修正
对于使用 fetchPolicy: 'standby'
的 ObservableQuery
,现在会正确返回 loading: false
状态,即使在订阅开始之前。这一变更使得待机策略的行为更加符合开发者预期,避免了在不需要加载数据时显示加载状态。
跳过查询时的状态保留
当 useQuery
的 skip
参数从 false
变为 true
时,现在会保留已有的 data
而不是将其设置为 undefined
。同时,当 skip
为 true
时,error
属性将不再出现。这些改进使得查询状态管理更加合理,避免了不必要的数据丢失和状态混乱。
技术影响与最佳实践
这些变更反映了 Apollo Client 团队对开发者体验的持续优化。测试工具的重构使得测试代码更加稳定可靠,而查询行为的改进则提升了应用的性能和用户体验。
对于升级到这一版本的开发者,建议:
- 全面检查测试代码,替换废弃的测试工具
- 评估查询行为变更对现有组件的影响
- 利用新的状态保留特性优化数据加载体验
这些改进虽然主要集中在内部实现和边缘用例上,但对于构建稳定、高效的 GraphQL 客户端应用具有重要意义。随着 Apollo Client 4.0 正式版的临近,这些变更将帮助开发者更好地准备升级。
- 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~042CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava02GitCode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!C0287- 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









