GraphQL搭配MongoDB入门项目实战

时间  2019-11-17
标签 graphql 搭配 mongodb 入门 项目 实战 栏目 MongoDB 繁體版
原文   原文链接

什么是GraphQL

GraphQL 是一种面向 API 的查询语言。在互联网早期，需求都以 Web 为主，那时候数据和业务需求都不复杂，因此用 RestAPI 的方式彻底能够知足需求。可是随着互联网的发展，数据量增大，业务需求多变。还有各类客户端须要接口适配，基于 RestAPI 的方式，显得越来呆板，所以 GraphQL 便应运而生。它至少能够提供如下三个方面的优点前端

  1. GraphQL 提供更方便的 API 查询

不一样的客户端有时候须要返回的数据格式不一样，以前使用 RestAPI 的方式，须要后端针对每个客户端提供单独的接口。随着业务需求的增长，维护的成本随机呈指数级跃升。而使用 GraphQL 就比较开心了，只须要写一套接口便可node

  1. 解决先后端过于依赖

在开发的过程当中，前端须要和后端反反复复确认各个字段，防止到时候开发到一半，由于没有对好字段，要大块大块地改代码。如今有 GraphQL 就比较方便了，你须要什么类型的字段，就本身写对应的查询语法python

  1. 节约网络和计算机内存资源

以前经过 RestAPI 的方式写接口，有一个很大的问题在于，对于接口的定义，须要前期作大量的工做，针对接口作各类力度的拆分，但即便这样，也没办法应对需求的风云突变。有时候须要返回的仅仅是某个用户的某一类型的数据，但不得不把该用户的其余信息也一并返回来，这既浪费了网络的资源，也消耗了计算机的性能。显然不够优雅，GraphQL 再一次证实了它的强大，它可以提供 DIY 获取所须要的数据，用多少，拿多少，能够说是至关环保了git

PS : 更多 GraphQL 的介绍能够看文末的参考资料github

介绍

这篇文章，我将用一个具体的 Todo List 实例，和你们一块儿，一步步手动搭建一个 GraphQL + MongoDB 的项目实例。咱们将会在其中用到如下库，开始以前须要提早安装好：sql

  1. graphene_mongo
  2. graphene
  3. mongoengine
  4. flask_graphql
  5. Flask

在开始以前，咱们来梳理一下咱们的核心需求，咱们要创建一个 Todo List 产品，咱们核心的表只有两个，一个是用户表，存储全部的用户信息，另一个是任务表，存储着全部用户的任务信息。任务表经过用户 id 与对应的用户关联。表结构对应的是一对多的关系，核心的数据字段以下：数据库

task表json

{ 
    "_id" : ObjectId("5c353fd8771502a411872712"), 
    "_in_time" : "2019-01-09 08:26:53", 
    "_utime" : "2019-01-09 09:26:39", 
    "task" : "read", 
    "start_time" : "2019-01-09 08:26:53", 
    "end_time" : "2019-01-09 08:26:53", 
    "repeat" : [
        "Wed"
    ], 
    "delete_flag" : NumberInt(0), 
    "user" : "1"
}
复制代码

user表flask

{ 
    "_id" : "1", 
    "_in_time" : "2019-01-09 08:39:16", 
    "_utime" : "2019-01-09 09:23:25", 
    "nickname" : "xiao hong", 
    "sex" : "female", 
    "photo": "http://xh.jpg",
    "delete_flag" : NumberInt(0)
}
复制代码

项目结构

一图胜千言，为更清晰的了解项目的总体结构，我将项目的总体目录结构打印下来，小伙伴们能够参照着目录结构，看接下来的搭建步骤后端

----task_graphql\
    |----api.py
    |----database\
    |    |----__init__.py
    |    |----base.py
    |    |----model_task.py
    |    |----model_user.py
    |----requirements.txt
    |----schema.py
    |----schema_task.py
    |----schema_user.py
复制代码

pic_1.png

  • user_model 和 task_model 定义数据模块，直接数据库 mongo 对接
  • 上层定义的 schema 操做 shema_user 和 schema_task 对数据 model 进行增删改查操做
  • 最后 flask 搭建对外的 api 服务实现和外界的请求交互

建立数据模型

咱们的数据模型结构很是简单

  • user_model 列出全部的用户信息
  • task_model 列出全部的任务信息，经过user字段与用户表关联，表示该任务归属于哪个用户

pic_2.png

base.py
from mongoengine import connect

connect("todo_list", host="127.0.0.1:27017")
复制代码

只须要经过调用 mongoengine 的 connect 指定对应的数据库连接信息和数据库便可，后面直接引入至Flask模块会自动识别链接

model_user.py
import sys
sys.path.append("..")

from mongoengine import Document
from mongoengine import (StringField, IntField)
from datetime import datetime


class ModelUser(Document):

    meta = {"collection": "user"}

    id = StringField(primary_key=True)
    _in_time = StringField(required=True, default=datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"))
    _utime = StringField(required=True, default=datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"))
    nickname = StringField(required=True)
    sex = StringField(default="unknown", required=True)
    delete_flag = IntField(default=0, required=True)
复制代码

所要定义的数据文档都经过 mongoengine 的 Document 继承，它能够将对应字段转换成类属性，方便后期对数据进行各类操做，meta 字段指定对应的你须要连接的是哪张 mongo 表

model_task.py
import sys
sys.path.append("..")

from mongoengine import Document
from mongoengine import (StringField, ListField, IntField, ReferenceField)

from .model_user import ModelUser
from datetime import datetime


class ModelTask(Document):

    meta = {"collection": "task"}
    
    _in_time = StringField(default=datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"), required=True)
    _utime = StringField(default=datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"), required=True)
    task = StringField(default="", required=True)
    start_time = StringField(default=datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"), required=True)
    end_time = StringField(default=datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"), required=True)
    repeat = ListField(StringField(required=True))
    delete_flag = IntField(default=0, required=True)
    user = ReferenceField(ModelUser, required=True)
复制代码

其中 required 表示这个字段是必须字段，default 能够设置该字段的默认值。ReferenceField 能够指定和哪一个模型相关联，这里指定的是 ModelUser 字段，关联默认为对应 mongo 表中的 _id 字段

建立GraphQL查询

如今咱们已经将数据库和模型部分的链接功能完成了，接下来建立 API 部分，在咱们的 task_graphql 目录下，有两个文件，schema_task.py 和 schema_user.py 分别将 model_task 和 model_user 类映射成 Graphene schema对象

schema_task.py
from database.model_task import ModelTask
from graphene_mongo import MongoengineObjectType

import graphene
import schema_user

from datetime import datetime


class TaskAttribute:
    id = graphene.ID()
    _in_time = graphene.String()
    _utime = graphene.String()
    task = graphene.String()
    start_time = graphene.String()
    end_time = graphene.String()
    repeat = graphene.List(graphene.String)
    delete_flag = graphene.Int()
    user = graphene.String()


class Task(MongoengineObjectType):

    class Meta:
        model = ModelTask


class TaskNode(MongoengineObjectType):
    class Meta:
        model = ModelTask
        interfaces = (graphene.relay.Node, )
复制代码
schema_user.py
from database.model_task import ModelTask
from graphene_mongo import MongoengineObjectType

import graphene

from datetime import datetime

class TaskAttribute:
    id = graphene.ID()
    _in_time = graphene.String()
    _utime = graphene.String()
    task = graphene.String()
    start_time = graphene.String()
    end_time = graphene.String()
    repeat = graphene.List(graphene.String)
    delete_flag = graphene.Int()
    user = graphene.String()

class Task(MongoengineObjectType):

    class Meta:
        model = ModelTask

class TaskNode(MongoengineObjectType):
    class Meta:
        model = ModelTask
        interfaces = (graphene.relay.Node, )
复制代码

如今咱们建立一个 schema.py 的文件，把刚才定义好的 schema_task.py 和 schema_user.py 文件引入进来，定义两个对外访问的接口

  • tasks: 查询全部任务信息，返回一个list
  • users: 查询全部用户信息，返回一个list
import schema_user
import schema_task
import graphene
from graphene_mongo.fields import MongoengineConnectionField


class Query(graphene.ObjectType):

    node = graphene.relay.Node.Field()

    tasks = MongoengineConnectionField(schema_task.TaskNode)

    users = MongoengineConnectionField(schema_user.UserNode)

schema = graphene.Schema(query=Query)
复制代码

建立 Flask 应用

在主目录下建立一个 api.py 文件，将咱们以前定义好的数据库链接和 schema 引入进来，用 Flask 的 add_url_rule 方法将二者关联起来，为了方便访问，咱们经过引入 flask_graphql 的 GraphQLView 方法，将接口可视化出来，方便调试

from flask import Flask
from schema import schema
from flask_graphql import GraphQLView
from database.base import connect
from logger import AppLogger

log = AppLogger("task_graphql.log").get_logger()

app = Flask(__name__)
app.debug = True

app.add_url_rule("/graphql", view_func=GraphQLView.as_view("graphql", schema=schema, graphiql=True))

if __name__ == '__main__':
    app.run()
复制代码

到这里，咱们就已经用 graphql 成功建立了一个可查询的 Todo List 接口，接下来。咱们能够用它来测试一下查询接口吧。而后在开始查询以前你们须要本身 mock 点数据到 mongo 里面

pic_3.png

咱们访问接口地址(http://127.0.0.1:5000/graphql)，来查询一下看看效果

pic_4.png

添加 GraphQL 更新方法（mutation）

GraphQL 官方将更新建立操做，所有整合在 mutation 下，它包含了插入和更新数据功能，接下来咱们就继续上面的操做，将这部分功能完善

schema_task.py
from database.model_task import ModelTask
from graphene_mongo import MongoengineObjectType

import graphene

from datetime import datetime


class TaskAttribute:
    id = graphene.ID()
    _in_time = graphene.String()
    _utime = graphene.String()
    task = graphene.String()
    start_time = graphene.String()
    end_time = graphene.String()
    repeat = graphene.List(graphene.String)
    delete_flag = graphene.Int()
    user = graphene.String()


class Task(MongoengineObjectType):

    class Meta:
        model = ModelTask


class TaskNode(MongoengineObjectType):
    class Meta:
        model = ModelTask
        interfaces = (graphene.relay.Node, )


class CreateTaskInput(graphene.InputObjectType, TaskAttribute):
    pass


class CreateTask(graphene.Mutation):

    task = graphene.Field(lambda: TaskNode)

    class Arguments:
        input = CreateTaskInput(required=True)

    def mutate(self, info, input):
        task = ModelTask(**input)
        task.save()
        return CreateTask(task=task)


class UpdateTask(graphene.Mutation):

    task = graphene.Field(lambda: TaskNode)

    class Arguments:
        input = CreateTaskInput(required=True)

    def mutate(self, info, input):
        id = input.pop("id")
        task = ModelTask.objects.get(id=id)
        task._utime = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
        task.update(**input)
        task.save()
        return UpdateTask(task=task)
复制代码
schema_user.py
from database.model_user import ModelUser
from graphene_mongo.types import MongoengineObjectType
import graphene
from datetime import datetime


class UserAttribute:
    id = graphene.String()
    _in_time = graphene.String()
    _utime = graphene.String()
    nickname = graphene.String()
    photo = graphene.String()
    sex = graphene.String()
    delete_flag = graphene.Int()


class User(MongoengineObjectType):

    class Meta:
        model = ModelUser


class UserNode(MongoengineObjectType):

    class Meta:
        model = ModelUser
        interfaces = (graphene.relay.Node, )


class CreateUserInput(graphene.InputObjectType, UserAttribute):
    pass


class CreateUser(graphene.Mutation):

    user = graphene.Field(lambda: UserNode)

    class Arguments:
        input = CreateUserInput(required=True)

    def mutate(self, info, input):
        user = ModelUser(**input)
        user.save()
        return CreateUser(user=user)


class UpdateUser(graphene.Mutation):

    user = graphene.Field(lambda: UserNode)

    class Arguments:
        input = CreateUserInput(required=True)

    def mutate(self, info, input):
        id = input.pop("id")
        user = ModelUser.objects.get(id=id)
        user._utime = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
        user.update(**input)
        user.save()
        return UpdateUser(user=user)
复制代码

一看代码便知，咱们将须要添加的信息，经过input传入进来，而后将对应的参数进行映射便可。咱们再经过实例看下建立数据的效果

pic_5.png

咱们再来试下修改数据的操做，like this

pic_6.png

bingo！！！

至此，咱们经过 GraphQL 搭配 MongoDB 的操做就完美收关了。

完整项目请查看 github: github.com/hacksman/ta…

以上都是本身一路踩过了不少坑以后总结出的方法，若有疏漏，还望指正

参考资料

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