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大家好，今天为大家分享一个有趣的 Python 库 - tartiflette。

Github地址：https://github.com/tartiflette/tartiflette

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Tartiflette是一个为Python编写的GraphQL服务器实现，它建立在现代异步编程库如asyncio之上，提供了高性能的GraphQL执行环境。Tartiflette专注于提供最佳的开发者体验，支持最新的GraphQL特性。

安装

安装Tartiflette相对简单，但需要依赖于一些系统级的库。

首先，需要确保系统中已安装了libgraphqlparser，然后通过pip安装Tartiflette：

pip install tartiflette

特性

• 完全支持GraphQL规范：支持所有GraphQL操作，包括查询、变更和订阅。

• 异步支持：内建支持异步数据解析，允许高效处理数据。

• 易于集成：可以轻松集成到现有的Python异步应用程序中。

• 强大的错误处理：提供详细的错误信息，帮助开发者快速定位问题。

基本功能

创建GraphQL Schema

使用Tartiflette，你可以通过定义SDL（Schema Definition Language）来创建GraphQL schema：

from tartiflette import Engine

sdl = """
type Query {
    hello(name: String): String
}
"""

def resolve_hello(parent, args, context, info):
    name = args.get('name', "world")
    return f"Hello, {name}!"

engine = Engine(sdl, resolvers={"Query.hello": resolve_hello})

这段代码定义了一个简单的schema，其中包含一个hello查询，它接受一个名称并返回一个问候语。

执行GraphQL查询

一旦定义了schema和解析器，你就可以执行GraphQL查询了：

import asyncio

async def main():
    query = 'query { hello(name: "Tartiflette") }'
    result = await engine.execute(query)
    print(result)

asyncio.run(main())

这将输出：{'data': {'hello': 'Hello, Tartiflette!'}}

高级功能

Tartiflette提供了多种高级功能，使得GraphQL服务器能够处理更复杂的业务逻辑和数据流。

自定义中间件

Tartiflette允许开发者实现自定义中间件，这些中间件可以在解析操作前后执行，非常适合用于权限检查、日志记录等任务。

class AuthorizationMiddleware:
    async def on_query_execution(
        self, executor, query, variables, operation_name, context
    ):
        # 检查用户权限
        if not context.get('user').is_admin:
            raise Exception("Unauthorized")
        return await executor(query, variables, operation_name, context)

# 在创建Engine时添加中间件
engine = Engine(sdl, middlewares=[AuthorizationMiddleware()])

这个中间件检查用户是否具有管理员权限，如果没有则抛出异常。

自定义标量类型

Tartiflette支持自定义标量类型，允许开发者扩展GraphQL的类型系统，例如添加日期时间类型或JSON类型。

from tartiflette import Scalar

@Scalar("DateTime")
class ScalarDateTime:
    @staticmethod
    def coerce_output(value):
        return value.isoformat()

    @staticmethod
    def coerce_input(value):
        return dateutil.parser.parse(value)

sdl = """
scalar DateTime

type Query {
    currentTime: DateTime
}
"""

def resolve_current_time(parent, args, ctx, info):
    return datetime.datetime.now()

engine = Engine(sdl, resolvers={"Query.currentTime": resolve_current_time})

这个例子中创建了一个DateTime标量类型，用于处理日期时间格式的数据。

异步数据加载和批处理

在处理大量数据请求时，Tartiflette支持异步数据加载和批处理，减少数据库访问次数，优化性能。

from tartiflette import Resolver

@Resolver("Query.users")
async def resolve_users(parent, args, ctx, info):
    user_ids = args.get("userIds")
    return await ctx.user_loader.load_many(user_ids)

# 假设 user_loader 是一个使用 DataLoader 进行批处理的加载器

这段代码通过DataLoader批量加载用户数据，减少了对数据库的查询次数，提高了查询效率。

订阅和实时更新

Tartiflette支持GraphQL订阅，使得客户端可以订阅数据的实时更新。

from tartiflette import Subscription

@Subscription("Subscription.onMessageAdded")
async def on_message_added_subscription(parent, args, ctx, info):
    async for message in ctx.message_queue:
        yield message

sdl = """
type Subscription {
    onMessageAdded(channelId: ID!): Message
}

type Message {
    id: ID!
    text: String!
}
"""

# message_queue 是一个异步队列，新消息会被推送到这个队列中

这段代码允许客户端订阅特定频道的消息，当新消息到达时，系统会自动推送给订阅者。

实际应用场景

Tartiflette的设计和功能使其非常适用于多种实际应用，从复杂的后端服务到数据密集型应用，再到实时通信平台。

构建企业级后端服务

Tartiflette非常适合构建需要处理大量复杂查询和数据集成的企业级后端服务。

from tartiflette import Engine

sdl = """
type Query {
    employee(id: ID!): Employee
}

type Employee {
    id: ID
    name: String
    position: String
    department: Department
}

type Department {
    id: ID
    name: String
}
"""

async def resolve_employee(parent, args, ctx, info):
    # 假设有一个函数从数据库获取员工信息
    return await ctx.data_loader.get_employee_by_id(args['id'])

engine = Engine(sdl, resolvers={"Query.employee": resolve_employee})

在这个例子中，GraphQL API 允许客户端查询特定员工的详细信息，包括他们的部门信息。这样的服务可以提供给内部系统使用，或集成到企业的人力资源管理系统中。

实时数据处理与订阅

Tartiflette支持订阅，使得开发实时数据处理和通信应用成为可能，如实时消息应用或实时数据仪表板。

from tartiflette import Subscription

@Subscription("Subscription.newPrice")
async def subscription_new_price(parent, args, ctx, info):
    async for price in ctx.price_update_generator:
        yield {"newPrice": price}

sdl = """
type Subscription {
    newPrice(stockId: ID!): PriceUpdate
}

type PriceUpdate {
    stockId: ID!
    newPrice: Float!
}
"""

# 假设 price_update_generator 是一个异步生成器，推送股票价格更新

在这个场景中，客户端可以订阅特定股票的价格更新，每当价格有变动时，更新就会实时推送给订阅者。

多源数据集成与GraphQL封装

在涉及多个数据源和遗留系统的复杂环境中，Tartiflette可以帮助统一数据访问接口，简化前端开发。

from tartiflette import Engine

sdl = """
type Query {
    productInfo(productId: ID!): Product
}

type Product {
    id: ID
    name: String
    price: Float
    supplier: Supplier
}

type Supplier {
    id: ID
    name: String
    rating: Float
}
"""

async def resolve_product(parent, args, ctx, info):
    # 同时从不同系统获取产品和供应商数据
    product = await ctx.products_api.get_product(args['productId'])
    supplier = await ctx.suppliers_api.get_supplier(product['supplierId'])
    product['supplier'] = supplier
    return product

engine = Engine(sdl, resolvers={"Query.productInfo": resolve_product})

这个示例演示了如何整合产品信息和供应商信息，为前端提供一致且简单的数据访问点，避免直接与复杂的后端系统交互。

总结

Python的Tartiflette库是一个高性能的GraphQL服务器实现，专为现代异步Python应用设计。它完全支持GraphQL规范，提供了强大的功能，如异步数据解析、订阅支持、自定义指令和中间件等，使其成为构建复杂和高效Web服务的理想选择。Tartiflette的设计注重开发者体验，支持快速集成到现有的Python系统中，无论是数据密集型应用、企业级后端服务还是实时数据处理和通信平台，Tartiflette都能提供一致的、优化的解决方案。通过其简洁的API和灵活的配置选项，Tartiflette让GraphQL服务的开发变得更加简单和高效。

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