Apollo iOS中GraphQL模型数据的JSON序列化实践
2025-06-17 07:00:16作者:殷蕙予
在iOS应用开发中,当我们需要对Apollo GraphQL生成的模型数据进行测试桩(stub)处理时,经常会遇到需要将模型转换为JSON格式的需求。特别是在单元测试或UI测试场景下,模拟网络请求返回的GraphQL数据。
Apollo iOS客户端库从1.13.0版本开始,为GraphQLResult类型提供了一个非常实用的方法——asJSONDictionary。这个方法能够将GraphQL查询或变更操作的结果转换为标准的JSON字典格式,非常适合用于测试桩的创建。
核心解决方案
GraphQLResult的asJSONDictionary方法返回的是一个[String: Any]类型的字典,其中包含了GraphQL响应中的所有数据。这个字典可以直接用于:
- 创建本地测试数据
- 在单元测试中模拟网络响应
- 持久化存储查询结果
- 与其他需要JSON格式数据的系统交互
实际应用场景
假设我们有一个获取用户信息的GraphQL查询,在测试中我们可以这样做:
- 首先执行正常的网络请求获取GraphQLResult
- 使用asJSONDictionary将其转换为字典
- 将这个字典存储为测试用的桩数据
- 在后续测试中直接使用这个桩数据
这种方法特别适合需要稳定测试数据的场景,避免了测试对实际网络服务的依赖。
注意事项
虽然asJSONDictionary提供了便利的转换,但在使用时需要注意:
- 转换后的字典可能包含Optional值,需要适当处理
- 复杂类型(如自定义标量)的转换行为可能需要额外验证
- 在大数据量情况下,转换可能有性能开销
对于需要NSCoding协议支持的情况,可以先将JSON字典转换为Data,然后再进行归档操作,这样就能满足大多数测试桩框架的要求。
Apollo iOS的这种设计体现了对测试友好性的考虑,使得开发者能够更轻松地构建可靠的测试套件,特别是在涉及网络请求的模块测试中。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
402
3.12 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
224
249
暂无简介
Dart
672
159
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++
663
315
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🎉 (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
1.2 K
655
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
219