Strawberry GraphQL 0.264.0版本发布:增强Relay Edge子类支持
Strawberry是一个基于Python的现代GraphQL库,它提供了简洁的API和强大的类型系统,让开发者能够轻松构建GraphQL服务。该项目采用Python的类型注解特性,使得定义GraphQL schema变得直观且类型安全。
在最新发布的0.264.0版本中,Strawberry对Relay Edge子类的支持进行了显著增强,为开发者提供了更灵活的边(Edge)类型定制能力。这些改进主要体现在两个方面:
首先,resolve_edge方法现在支持**kwargs参数。这一变化意味着开发者可以在自定义边类中添加额外字段,而无需完全重写resolve_edge方法。例如,开发者可以创建一个包含索引字段的自定义边类,并通过resolve_edge方法在解析时设置这个字段的值。这种设计既保持了代码的简洁性,又提供了足够的扩展空间。
其次,新版本允许开发者指定自定义的游标前缀。在GraphQL的分页实现中,游标(cursor)通常用于标识数据的位置。通过设置CURSOR_PREFIX类变量,开发者可以创建不同于标准ListConnection的游标类型,满足特定的业务需求或实现特殊的分页逻辑。
这些改进由社区贡献者@diesieben07通过PR #3836实现,展示了Strawberry项目活跃的社区生态和持续的演进能力。对于使用Relay规范构建GraphQL API的开发者来说,这些增强功能将提供更大的灵活性和控制力,使得分页实现能够更好地适应各种复杂场景。
总的来说,Strawberry 0.264.0版本的这些改进进一步巩固了它作为Python生态中优秀GraphQL解决方案的地位,特别是对于那些需要实现复杂分页逻辑的应用场景。开发者现在可以更自由地定制边类型和游标机制,同时保持代码的整洁和可维护性。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C030
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