Graphene: Как поделиться моделями вызова методов для разных резолверов?

Я новичок в GraphQL и хотел бы создать API для расчета данных. Я определил некоторые методы какого-то класса, которые я хотел бы использовать в своей схеме. Вот минимальный рабочий пример:

import graphene


class LocationData:
    def __init__(self, latitude, longitude, temperature):
        self.lat = latitude
        self.lng = longitude
        self.tmp = temperature

    def first_metric(self):
        return self.lat + self.lng

    def second_metric(self):
        return self.lat / self.tmp ** 2


class GeoInput(graphene.InputObjectType):
    lat = graphene.Float(required=True)
    lng = graphene.Float(required=True)
    tmp = graphene.Float(required=True)


class FirstField(graphene.ObjectType):
    first_metric = graphene.Float()


class SecondField(graphene.ObjectType):
    second_metric = graphene.Float()
    third_metric = graphene.Float()


class Query(graphene.ObjectType):
    first = graphene.Field(FirstField, geo=GeoInput(required=True))
    second = graphene.Field(SecondField, geo=GeoInput(required=True))

    def resolve_first(self, info, geo):
        data = LocationData(geo.lat, geo.lng, geo.tmp)
        return FirstField(first_metric=data.first_metric())

    def resolve_second(self, info, geo):
        data = LocationData(geo.lat, geo.lng, geo.tmp)
        value1 = data.second_metric()
        value2 = value1+300
        return SecondField(second_metric=value1,
                           third_metric=value2)

В настоящее время запрос выглядит так:

query{
  first(geo: {lat: 30, lng: 20, tmp:2}){
    firstMetric
  }
  second(geo: {lat: 30, lng: 20, tmp:2}){
    secondMetric
    thirdMetric
  }
}

Здесь мне интересно, как я могу поделиться своим объектом LocationData, чтобы он инициализировался только один раз, а его методы доступны для обеих функций разрешения? Я не смог найти ни одного примера в некоторых документах. Итак, вроде или похоже на это:

class Query(graphene.ObjectType):
    first = graphene.Field(FirstField, geo=GeoInput(required=True))
    second = graphene.Field(SecondField, geo=GeoInput(required=True))
    data = LocationData(geo.lat, geo.lng, geo.tmp)

    def resolve_first(self, info, geo):
        return FirstField(first_metric=self.data.first_metric())

    def resolve_second(self, info, geo):
        value1 = self.data.second_metric()
        value2 = value1+300
        return SecondField(second_metric=value1,
                           third_metric=value2)
Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
1
0
853
1

Ответы 1

Самый простой способ сделать это - просто поместить все возможные метрики в один и тот же ObjectType и назначить ему преобразователь.

class Metrics(graphene.ObjectType):
    first_metric = graphene.Float()
    second_metric = graphene.Float()
    third_metric = graphene.Float()

class Query(graphene.ObjectType):
    metrics = graphene.Field(Metrics, geo=GeoInput(required=True))

    def resolve_metrics(self, info, geo):
        data = LocationData(geo.lat, geo.lng, geo.tmp)
        return Metrics(first_metric=data.first_metric(),
                           second_metric=data.second_metric(),
                           third_metric=data.second_metric()+300)

Другой способ сделать это, чтобы избежать ненужных вычислений, может заключаться в добавлении метода __init__ в класс функций и преобразователей для каждого поля. Например:

class Metrics(graphene.ObjectType):

    def __init__(self, data):
        self.geo_data = data

    first_metric = graphene.Float()
    second_metric = graphene.Float()
    third_metric = graphene.Float()

    def resolve_first_metric(self, info):
        print 'First'
        return self.geo_data.first_metric()

    def resolve_second_metric(self, info):
        print 'Second'
        return self.geo_data.second_metric()

    def resolve_third_metric(self, info):
        print 'Third'
        return self.geo_data.second_metric() + 300

class Query(graphene.ObjectType):
    metrics = graphene.Field(Metrics, geo=GeoInput(required=True))

    def resolve_metrics(self, info, geo):
        data = LocationData(geo.lat, geo.lng, geo.tmp)
        return Metrics(data)

Если мы выполним этот запрос с помощью:

query {
  metrics (geo: {lat: 30, lng: 20, tmp:2}) {
    firstMetric
    thirdMetric
  }
}

Мы получили

{
  "data": {
   "metrics": {
      "firstMetric": 50.0,
      "thirdMetric": 307.5
    }
  }
}

А из консоли видно, что second_metric() не вызывался.

First
Third

Другие вопросы по теме