GraphQL 指南

English

一旦 ERD 就位，GraphQL 就成为一个复用层。驱动 AutoLoad 的同一个关系图也可以生成完整的 GraphQL schema 并执行查询。

概述

flowchart LR
    ERD["ERD<br/>(实体 + 关系)"] --> AutoLoad
    ERD --> GraphQL["GraphQL Schema"]
    GraphQL --> Handler["GraphQLHandler"]
    Handler --> Client["客户端查询"]

设置

1. 定义带有查询的实体

使用 @query 装饰器添加根入口点。GraphQL 操作名自动生成为 entityPrefix + MethodCamel（例如 SprintEntity.get_all → sprintEntityGetAll）：

from typing import Annotated, Optional

from pydantic import BaseModel
from pydantic_resolve import (
    Relationship,
    base_entity,
    build_list,
    build_object,
    query,
)


USERS = {
    7: {"id": 7, "name": "Ada"},
    8: {"id": 8, "name": "Bob"},
}

TASKS = [
    {"id": 10, "title": "Design docs", "sprint_id": 1, "owner_id": 7},
    {"id": 11, "title": "Refine examples", "sprint_id": 1, "owner_id": 8},
    {"id": 12, "title": "Write tests", "sprint_id": 2, "owner_id": 7},
]

SPRINTS = [
    {"id": 1, "name": "Sprint 24"},
    {"id": 2, "name": "Sprint 25"},
]


async def user_loader(user_ids: list[int]):
    users = [USERS.get(uid) for uid in user_ids]
    return build_object(users, user_ids, lambda u: u.id)


async def task_loader(sprint_ids: list[int]):
    tasks = [t for t in TASKS if t["sprint_id"] in sprint_ids]
    return build_list(tasks, sprint_ids, lambda t: t["sprint_id"])


BaseEntity = base_entity()


class UserEntity(BaseModel, BaseEntity):
    id: int
    name: str


class TaskEntity(BaseModel, BaseEntity):
    __relationships__ = [
        Relationship(fk='owner_id', target=UserEntity, name='owner', loader=user_loader)
    ]
    id: int
    title: str
    owner_id: int


class SprintEntity(BaseModel, BaseEntity):
    __relationships__ = [
        Relationship(fk='id', target=list[TaskEntity], name='tasks', loader=task_loader)
    ]
    id: int
    name: str

    @query
    async def get_all(cls, limit: int = 20) -> list['SprintEntity']:
        return [SprintEntity(**s) for s in SPRINTS[:limit]]


diagram = BaseEntity.get_diagram()

2. 执行查询

from pydantic_resolve.graphql import GraphQLHandler

handler = GraphQLHandler(diagram)

result = await handler.execute("""
{
    sprintEntityGetAll {
        id
        name
        tasks {
            id
            title
            owner {
                id
                name
            }
        }
    }
}
""")

print(result)
# {'data': {'sprintEntityGetAll': [
#     {'id': 1, 'name': 'Sprint 24', 'tasks': [
#         {'id': 10, 'title': 'Design docs', 'owner': {'id': 7, 'name': 'Ada'}},
#         {'id': 11, 'title': 'Refine examples', 'owner': {'id': 8, 'name': 'Bob'}},
#     ]},
#     {'id': 2, 'name': 'Sprint 25', 'tasks': [
#         {'id': 12, 'title': 'Write tests', 'owner': {'id': 7, 'name': 'Ada'}},
#     ]},
# ]}, 'errors': None}

添加变更

使用 @mutation 装饰器进行写操作：

from pydantic_resolve import mutation

class SprintEntity(BaseModel, BaseEntity):
    id: int
    name: str

    @mutation
    async def create(cls, name: str) -> 'SprintEntity':
        sprint = await db.create_sprint(name=name)
        return SprintEntity.model_validate(sprint)

执行：

result = await handler.execute("""
mutation {
    sprintEntityCreate(name: "Sprint 26") {
        id
        name
    }
}
""")

使用 QueryConfig / MutationConfig 的外部配置

@query 和 @mutation 装饰器将根字段直接绑定到实体类内部。如果你希望将查询/变更逻辑与实体定义分离——或者查询函数位于不同模块——可以使用 QueryConfig 和 MutationConfig。

QueryConfig

from pydantic_resolve import QueryConfig

QueryConfig(
    method: Callable,           # 异步函数，第一个参数是 `cls`
    name: str | None = None,    # 覆盖操作名中的方法名部分
    description: str | None = None,  # schema 中的字段描述
)

最终的 GraphQL 操作名始终为 entityPrefix + MethodCamel（例如 SprintEntity + get_all → sprintEntityGetAll）。name 参数仅覆盖方法名部分：name='sprints' → sprintEntitySprints。

method 的第一个参数接收 cls（类似 classmethod），后面是任意 GraphQL 参数：

async def get_all_sprints(cls, limit: int = 20) -> list[SprintEntity]:
    return [SprintEntity(**s) for s in SPRINTS[:limit]]

async def get_sprint_by_id(cls, id: int) -> SprintEntity | None:
    return SprintEntity(**SPRINTS.get(id, {}))

MutationConfig

from pydantic_resolve import MutationConfig

MutationConfig(
    method: Callable,           # 异步函数，第一个参数是 `cls`
    name: str | None = None,    # 覆盖操作名中的方法名部分
    description: str | None = None,  # schema 中的字段描述
)

async def create_sprint(cls, name: str) -> SprintEntity:
    sprint = await db.create_sprint(name=name)
    return SprintEntity.model_validate(sprint)

接入 ErDiagram

将 QueryConfig 和 MutationConfig 附加到 ErDiagram 中的 Entity 上：

from pydantic_resolve import Entity, ErDiagram

diagram = ErDiagram(entities=[
    Entity(
        kls=SprintEntity,
        relationships=[...],
        queries=[
            QueryConfig(method=get_all_sprints),          # → sprintEntityGetAllSprints
            QueryConfig(method=get_sprint_by_id, name='sprint'),  # → sprintEntitySprint
        ],
        mutations=[
            MutationConfig(method=create_sprint),         # → sprintEntityCreateSprint
        ],
    ),
])

装饰器 vs Config：何时用哪个

方面	@query / @mutation	QueryConfig / MutationConfig
定义位置	实体类内部	外部，可以在任意模块
耦合度	紧密（查询与实体放在一起）	松散（查询与实体分离）
每个实体的多个查询	每个方法一个	配置列表
适用场景	简单项目，偏好放在一起	共享实体、多模块项目

GraphQLHandler

from pydantic_resolve.graphql import GraphQLHandler

handler = GraphQLHandler(
    er_diagram=diagram,
    enable_from_attribute_in_type_adapter=False,  # 可选
)

# 直接执行查询字符串
result = await handler.execute(query_string)

参数	类型	描述
er_diagram	ErDiagram	用于生成 schema 的 ERD
enable_from_attribute_in_type_adapter	bool	启用 Pydantic from_attributes 模式

与 FastAPI 集成

与 REST 端点一起提供 GraphQL：

from fastapi import FastAPI, Request
from fastapi.responses import HTMLResponse
from pydantic_resolve.graphql import GraphQLHandler

app = FastAPI()
handler = GraphQLHandler(diagram)


@app.get("/graphql", response_class=HTMLResponse)
async def graphiql_playground():
    return handler.get_graphiql_html()


@app.post("/graphql")
async def graphql_endpoint(request: Request):
    body = await request.json()
    query = body.get("query", "")
    result = await handler.execute(query)
    return result

GET /graphql 提供带有 Schema 浏览器和查询历史的交互式 GraphiQL IDE。POST /graphql 处理查询执行。

默认端点为 /graphql。如需使用其他路径，传入 get_graphiql_html：

handler.get_graphiql_html(endpoint="/api/graphql", title="My API")

请求上下文

当 GraphQL handler 运行在 Web 框架（FastAPI、Django 等）中时，通常需要将请求级数据（如从 JWT 解析的当前用户 ID）传入查询方法。handler.execute() 接受一个 context dict 用于此目的。

从 FastAPI 传入上下文

@app.post("/graphql")
async def graphql_endpoint(request: Request):
    body = await request.json()
    query = body.get("query", "")

    # 从 JWT 中提取用户信息（简化示例）
    user_id = decode_jwt(request.headers.get("Authorization", ""))
    context = {"user_id": user_id}

    result = await handler.execute(query, context=context)
    return result

在查询方法中接收上下文

在任意 @query 或 @mutation 方法（或 QueryConfig/MutationConfig 函数）中添加 context 参数即可接收。该参数对 GraphQL schema 不可见 — 客户端无法看到它。

async def get_my_tasks(limit: int = 10, context: dict = None) -> list[TaskEntity]:
    """获取当前用户的任务。"""
    user_id = context['user_id']
    return await fetch_tasks_by_owner(user_id, limit)

Entity(
    kls=TaskEntity,
    queries=[
        QueryConfig(method=get_my_tasks, name='my_tasks'),
    ],
)

客户端像普通字段一样查询，查询中不包含 context 参数：

{
    taskEntityMyTasks(limit: 5) { id title }
}

DataLoader 中的上下文

同一个 context dict 也会传入内部的 Resolver(context=...)，由 Resolver 自动注入到声明了 _context 属性的类式 DataLoader 中。这样 loader 可以按请求级数据（如 user_id）过滤或限定查询范围：

from aiodataloader import DataLoader

class TaskByOwnerLoader(DataLoader):
    _context: dict  # 由 Resolver 注入

    async def batch_load_fn(self, sprint_ids):
        user_id = self._context['user_id']
        tasks = await db.query(Task).filter(
            Task.sprint_id.in_(sprint_ids),
            Task.owner_id == user_id,
        ).all()
        return build_list(tasks, sprint_ids, lambda t: t.sprint_id)

函数式 loader（普通异步函数）无法接收 context。需要访问请求级数据时，请使用类式 DataLoader。

工作原理

1. GraphQLHandler 从 ERD 实体和关系生成 GraphQL schema。
2. 每个 Relationship 成为带有自动解析的 GraphQL 字段。
3. 根查询来自 @query 装饰器或 QueryConfig。
4. 处理程序内部使用相同的 Resolver 和 DataLoader 批处理。

flowchart TB
    Q["客户端查询<br/>{ sprintEntityGetAll { tasks { owner } } }"]
    P["查询解析器"]
    R["Resolver + DataLoader"]
    D["DataLoader 批量调用"]

    Q --> P
    P --> R
    R --> D
    D --> R
    R --> Q

下一步

继续阅读 MCP 服务 了解如何向 AI 代理暴露 GraphQL API。