Представляем Tartiflette: реализацию GraphQL с открытым исходным кодом для Python 3.6+

Друзья, в преддверии майских праздников мы решили не заваливать вас сложными техническими статьями, поэтому нашли довольно интересный, а главное, легкий в прочтении материал, переводом которого с радостью делимся с вами. Данный материал мы хотим приурочить к запуску курса «Web-разработчик на Python» ^[1].

С оригиналом можно ознакомиться тут ^[2].

Приобретение Vivendi dailymotion ^[3] три года назад оказалось поворотным моментов для нашей организации. Это позволило переосмыслить вектор нашей работы, переосмыслить саму нашу работу от начала до конца. Мы использовали представившуюся возможность для оценки dailymotion в целом, переосмысления нашей инфраструктуры и, что более важно, архитектуры наших продуктов.

В конце концов, проведенный самоанализ подтвердил то, что мы уже знали: мы хотели территориально распространять нашу платформу и разрабатывать API-интерфейсы, мобильные и ТВ-приложения. Это ознаменовало отказ от нынешней монолитной структуры и принятие API-ориентированного подхода. В этой статье описан путь, по которому мы шли.

Критерии и проверки концепции

Запуск проекта мы начали с определения критериев API, которые в итоге сузили до четырех пунктов:

• Обеспечение хорошего DX (developer experience), простого использования и реализации;
• Культивация основательного и растущего комьюнити, такого, которое позволило бы агрегировать и использовать широко распространенные технологии;
• Поведения сходное со шлюзом с точки зрения архитектуры программного обеспечения, направленное на упрощение преобразования нашей системной интеграции из монолита в SOA (сервис-ориентированную архитектуру);
• Возможность реализовывать инструменты управления API, а именно управление интерфейсом API, документацию и доступ к данным.

Дальше мы выбрали несколько моделей API и проверили несколько концепций, чтобы понять их целесообразность:

• Rest API с Swagger
• GraphQL API с Graphene
• API с Falcor

После тщательного тестирования мы выяснили, что GraphQL ^[4] и его реализации Graphene наилучшим образом соответствовали нашим критериями в сравнении с другими моделями. Это позволило нашим front-end разработчикам легче использовать наш API, а заодно и упростить его использование в клиентских приложениях (например, React JS и Apollo Client). В нашей архитектуре GraphQL также оказался проще и эффективнее в качестве шлюза паттернов. В итоге мы окончательно решили двигаться дальше с GraphQL и Graphene.

Путь в продакшн

В апреле 2017 года, после интенсивной полугодовой разработки, мы вышли в продакшн с нашим API. К лету мы пересадили все продукты dailymotion (веб, мобильные и ТВ) на наш API GraphQL.

Когда мы выбрали GraphQL три года назад, он еще находился в бета-версии и не достиг той популярности, которую имеет на сегодняшний день. Мы были первыми крупными игроками на этой арене и это сделало нашу внутреннюю реконструкцию еще приятнее.

Рождение Tartiflette

В первые месяцы 2018 года, после более чем полугода использования Graphene, мы решили шагнуть дальше и написать свой собственный движок GraphQL. Это позволило нам реализовать некоторые требования, которые не выполнялись Graphene. Мы разработали критерии для нашего собственного движка. Он должен:

• Обеспечивать лучший DX, ориентированный на мышление ^[5] Python разработчиков;
• Использовать SDL (Schema Definition Language);
• Использовать asyncio ^[6] в качестве самостоятельного исполняющего движка;

После почти года разработки и многих недель тестирования нашей инфраструктуры (в среднем обрабатывалось более 100 миллионов вызовов в день) мы с гордостью предлагаем сообществу GraphQL наш собственный движок с открытым исходным кодом Tartiflette.

ДНК Tartiflette

Tartiflette-это реализация GraphQL Server, построенная на Python 3.6+
Схема GraphQL описывается при помощи нового языка описания SDL (Schema Definition Language) ^[7];
Производительность является ключевым элементом нашей работы и это отражено в Tartiflette;
Построен с учетом Zen of Python ^[8]. Не усложнен чрезмерно.

Hello world на Tartiflette

import asyncio

from tartiflette import Engine, Resolver

@Resolver("Query.hello")
async def resolver_hello(parent, args, ctx, info):
    return "hello " + args["name"]


async def run():
    ttftt = Engine("""
    type Query {
        hello(name: String): String
    }
    """)

    result = await ttftt.execute(
        query='query { hello(name: "Chuck") }'
    )

    print(result)
    # {'data': {'hello': 'hello Chuck'}}

if __name__ == "__main__":
    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.run_until_complete(run())

О новом функционале вы можете узнать в руководстве на tartiflette.io ^[9].

Что будет дальше с Tartiflette?

Открытый исходный код Tartiflette – это только первый шаг. Вот несколько идей и планов на будущее для развития Tartiflette:

• «Полировка» документации для пользователей и комьюнити;
• Предоставление большего количества примеров и расширения вариантов использования, чтобы воодушевить вас на эксперименты с возможностями Tartiflette;
• Повышение производительности, главным образом на уровне исполняющего движка.

А еще нам нужны вы!

Вы можете использовать наш проект практически для любых целей и помочь нам в развитии Tartiflette! Пожалуйста, проверяйте его на прочность, не стесняйтесь искать ошибки или противоречия в коде и поддерживайте обратную связь для улучшения продукта. Мы действительно считаем, что Tartiflette станет лучше при тесном сотрудничестве с сообществом.

Как внести свой вклад в проект?

Tartiflette на Github ^[10];
Читайте документацию на tartiflette.io ^[11];
Отправляйте отзывы и предложения в Slack ^[12];
Присоединяйтесь к сообществу в Twitter ^[13].

Автор: MaxRokatansky

Источник ^[14]