Question

我正在查看Sangria库，以便在Scala中编写GraphQL服务器。然而，奇怪的是，相同类型的系统必须实现两次：（1）作为GraphQL类型声明的一部分，（2）也在服务器端，作为Scala案例类，伴随ObjectType，InterfaceType等。瓦尔斯。

在Scala中对类型系统进行硬编码尤其令人厌烦，因为我的目的是能够使用任意形状的CRUD聚合，其中每个形状都被定义为GraphQL类型集合。例如，假设Shape类型的实例包含GraphQL文档作为字段;并且Entity类型的实例具有对其Shape的引用，并且还包含在该Shape中定义的形状的Json对象。

case class Shape(id: String, name: String, doc: sangria.ast.Document)
case class Entity(id: String, name: String, shape: Shape, content: JsValue)

例如，如果形状文档是这样的：

type Person {
  firstName: String!
  lastName: String!
  age: Int
}

然后实体中的Json内容可能是这样的：

{
  "firstName": "John",
  "lastName": "Smith",
  "age": 30
}

（当然，一个真实的例子也会有嵌套类型等）。

因此，我试图能够定义Entity类型的实例，其形状在相应的Shape中定义。我不想硬编码相应的sangria.schema.Schema，但想直接从形状文档中派生它。

是否有从包含类型声明的GraphQL文档以编程方式生成GraphQL架构的方法？

Answer 1

对于这种动态用例，sangria提供了一种从GraphQL IDL构建模式的方法。以下是您可以这样做的方法（我简化了您的示例，但当所有这些数据来自Shape和Entity等单独的类时，可以实现相同的目标：

import sangria.ast._
import sangria.schema._
import sangria.macros._
import sangria.marshalling.sprayJson._
import sangria.execution.Executor

import scala.concurrent.ExecutionContext.Implicits.global
import spray.json._

val schemaAst =
  gql"""
    type Person {
      firstName: String!
      lastName: String!
      age: Int
    }

    type Query {
      people: [Person!]
    }
  """

val schema = Schema.buildFromAst(schemaAst, builder)

val query =
  gql"""
    {
      people {
        firstName
        age
      }
    }
  """

val data =
  """
    {
      "people": [{
        "firstName": "John",
        "lastName": "Smith",
        "age": 30
      }]
    }
  """.parseJson

val result = Executor.execute(schema, query, data)

为了定义应该如何生成resolve函数，您需要创建一个自定义模式构建器，就像这样，并且只需覆盖resolveField方法：

val builder =
  new DefaultAstSchemaBuilder[JsValue] {
    override def resolveField(typeDefinition: TypeDefinition, definition: FieldDefinition) =
      typeDefinition.name match {
        case "Query" ⇒
          c ⇒ c.ctx.asJsObject.fields get c.field.name map fromJson
        case _ ⇒
          c ⇒ fromJson(c.value.asInstanceOf[JsObject].fields(c.field.name))
      }

    def fromJson(v: JsValue) = v match {
      case JsArray(l) ⇒ l
      case JsString(s) ⇒ s
      case JsNumber(n) ⇒ n.intValue()
      case other ⇒ other
    }
  }

执行此示例时，您将看到以下JSON result：

{
  "data": {
    "people": [{
      "firstName": "John",
      "age": 30
    }]
  }
}

如果您想查看更复杂的示例，我建议您查看GrapohQL Toolbox "proxy"。该项目更进了一步，甚至添加了自定义指令来控制解析函数的生成。代码可以在这里找到：

https://github.com/OlegIlyenko/graphql-toolbox

Sangria的

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