你想要用 Python 构建一个高效的 API 吗？今天咱们来聊聊两个强大的库：graphql-core 和 uvicorn。graphql-core 让你可以快速、灵活地设置 GraphQL API，而 uvicorn 是一个高效的 ASGI 服务器，能够处理大量并发请求。这两个库的结合，能让你轻松创建出既高效又优雅的 API。接下来，我们将深入探讨这两者的组合魅力及应用实例。
graphql-core 是一个支持 GraphQL 规范的库。用它可以快速定义数据模型以及编写查询和变更操作。你可以轻松实现复杂的查询、嵌套对象和类型验证，增强 API 的灵活性。uvicorn 则是一个轻量级、高性能的 ASGI 服务器，适合构建异步的 Web 应用，非常适合处理并发请求。结合这两个库，你能构建出灵活又高效的 API。
我们来看看三个组合功能的例子。第一，可以用这个组合构建一个简单的 GraphQL API。代码如下：
# 先确保安装了必要的库# pip install graphql-core uvicornfrom graphql import graphql_sync, build_schemafrom starlette.applications import Starlettefrom starlette.responses import JSONResponsefrom starlette.routing import Routeschema = build_schema(''' type Query { hello: String }''')def resolve_hello(_): return 'Hello, World!'async def handle_request(request): query = request.query_params.get('query') result = graphql_sync(schema, query, root_value={'hello': resolve_hello}) return JSONResponse(result)app = Starlette(debug=True, routes=[ Route('/graphql', handle_request),])if __name__ == '__main__': import uvicorn uvicorn.run(app, host='127.0.0.1', port=8000)
这个例子中，我们定义了一个简单的 GraphQL schema，包含一个 hello 查询。通过 uvicorn 启动服务，监听请求，然后返回查询的结果。只需访问 http://localhost:8000/graphql?query={hello}，就能看到 ‘Hello, World!’ 的返回。
接下来，让我们来看第二个功能：实现复杂的查询和变更。代码示例如下：
from graphql import graphql_sync, build_schemafrom starlette.applications import Starlettefrom starlette.responses import JSONResponsefrom starlette.routing import Routeschema = build_schema(''' type Query { user(id: ID!): User } type User { id: ID name: String }''')users = [ {'id': '1', 'name': 'Alice'}, {'id': '2', 'name': 'Bob'},]def resolve_user(_, info, id): return next((user for user in users if user['id'] == id), None)async def handle_request(request): query = request.query_params.get('query') result = graphql_sync(schema, query, root_value={'user': resolve_user}) return JSONResponse(result)app = Starlette(debug=True, routes=[ Route('/graphql', handle_request),])if __name__ == '__main__': import uvicorn uvicorn.run(app, host='127.0.0.1', port=8000)
在这个例子里，我们扩展了 schema，增加了 user 查询和 User 类型。用户信息储存在一个简单的列表中，通过 ID 查询用户的信息。这样，可以执行诸如 http://localhost:8000/graphql?query={user(id: “1”){name}} 的请求，获取用户详细信息。
第三个功能是处理用户认证。在实际的应用中，数据的安全性至关重要。我们可以在请求处理上增加简单的身份验证。看看下面的代码：
from graphql import graphql_sync, build_schemafrom starlette.applications import Starlettefrom starlette.responses import JSONResponsefrom starlette.routing import Routefrom starlette.middleware.authentication import AuthenticationMiddlewarefrom starlette.authentication import AuthCredentials, AuthenticationBackend, SimpleUserfrom starlette.middleware.sessions import SessionMiddlewareclass SimpleAuthBackend(AuthenticationBackend): async def authenticate(self, request): username = request.headers.get('Authorization') if username == 'valid_user': return AuthCredentials(['authenticated']), SimpleUser(username) return Noneschema = build_schema(''' type Query { protectedInfo: String }''')def resolve_protected_info(user): if user.is_authenticated: return 'Sensitive Data!' return 'Not Authorized'async def handle_request(request): query = request.query_params.get('query') result = graphql_sync(schema, query, root_value={'protectedInfo': resolve_protected_info(request.user)}) return JSONResponse(result)app = Starlette(debug=True, routes=[ Route('/graphql', handle_request),])app.add_middleware(SessionMiddleware, secret_key='your_secret_key')app.add_middleware(AuthenticationMiddleware, backend=SimpleAuthBackend())if __name__ == '__main__': import uvicorn uvicorn.run(app, host='127.0.0.1', port=8000)
在这个示例中，我们创建了一个简单的身份验证中间件。用户需要在请求的头部提供有效的用户名，只有通过认证的用户才能访问 protectedInfo 查询。这样可以有效地保护敏感数据。
这些组合功能的实现中，可能遇到的问题包括 GraphQL 查询失效、数据结构不匹配或服务器性能瓶颈。解决这些问题的关键在于：一是确保查询语法正确；二是注意数据的结构与解析逻辑是否一致；三是合理设置服务器的最大并发请求数，并根据需求调整配置，比如使用更多的工作进程。
GraphQL 和 Uvicorn 的结合为构建灵活高效的 API 提供了无限可能。你可以轻松实现查询、变更以及复杂的用户认证，适应不同的应用场景。如果你有任何疑问或想进一步了解，随时留言联系我。一起探索 Python 的无限可能吧！
