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。
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