gqlgen快速入门指南
2024-09-27 16:05:02作者:伍希望
gqlgen是一款基于Go语言的GraphQL服务器库,它倡导“模式优先”的开发方式,通过代码生成简化API的构建过程,确保类型安全且高效。本指南旨在帮助您了解并快速上手gqlgen,涵盖其基本的目录结构、启动文件以及配置文件的使用。
1. 项目的目录结构及介绍
当您使用gqlgen init命令初始化一个新项目时,它将自动生成一套推荐的目录布局,如下所示:
my-project/
├── go.mod <- Go 模块配置文件
├── go.sum <- 记录依赖版本的文件
├── gqlgen.yml <- gqlgen的配置文件,用于控制代码生成
├── graph <- 包含所有与图谱相关的内容
│ ├── generated <- 自动生成的运行时代码
│ │ └── generated.go
│ ├── model <- 图模型包,包括自动生成和其他手动创建的模型
│ │ └── models_gen.go
│ ├── resolver.go <- 根图解析器类型定义,是处理查询和变异的主要入口点
│ ├── schema.graphqls <- 主GraphQL模式文件(模式可以分散在多个文件中)
│ └── schema.resolvers.go <- 实现GraphQL模式中定义的解析逻辑
└── server.go <- 应用程序的主入口文件,负责启动HTTP服务
- go.mod: 记录了项目依赖和模块信息。
- gqlgen.yml: 配置gqlgen如何生成代码,如模型路径、自定义类型等。
- graph目录: 存储图模型定义、模式定义与解析逻辑。
- server.go: 启动服务器的核心文件,通常包含main函数。
2. 项目的启动文件介绍
server.go
这个文件是应用程序启动的关键,包含您的主函数(main())。在这个文件中,您会导入生成的代码和自定义的解析逻辑,然后初始化HTTP服务器来监听GraphQL请求。一个基础的server.go示例可能会这样做:
package main
import (
"github.com/99designs/gqlgen/handler"
"net/http"
)
func main() {
http.Handle("/", handler.GraphQL(graph.New()))
http.ListenAndServe(":8080", nil)
}
这里假设graph.New()返回了一个配置好的GraphQL执行器实例,该实例根据您的模式和解析器进行初始化。
3. 项目的配置文件介绍
gqlgen.yml
此配置文件指导gqlgen生成代码的过程。以下是一些关键字段的简要说明:
- schema: 指定GraphQL模式文件的位置。
- models: 定义自定义模型和它们在GraphQL中的映射。
- exec: 控制生成的执行器代码的细节。
- resolver: 指明解析器的实现所在位置。
- generator: 允许对代码生成行为进行更细致的控制,比如命名策略或额外的代码片段。
例如:
schema:
- schema.graphqls
models:
User:
model: github.com/yournamespace/models.User
exec:
filename: graph/generated/generated.go
resolver:
filename: graph/resolver.go
package: resolver
通过以上内容,您可以快速理解gqlgen项目的骨架,并根据这些指导开始构建自己的GraphQL服务。记得调整路径和包名以匹配您的具体项目设置。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-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。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
173
193
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++
647
263
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
268
93
暂无简介
Dart
622
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
377
3.32 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (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
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
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