GraphQL.cz/Články/Validace dat

Zpracování chyb při validaci dat v GraphQL: Jak na to správně

Úvod do zpracování chyb v GraphQL API s důrazem na validaci dat a zlepšení uživatelské zpětné vazby.

600 slov
6 minut čtení
30. 7. 2021
Barbora Němcová

Zamysleli jste se někdy nad tím, jaké frustrace může uživatel zažít, když něco na webu nefunguje tak, jak má? Nejenže nedostane požadovaný výstup, ale často se setká s nezřetelnými chybovými hláškami, které mu vůbec nepomohou ve vyřešení problému. V dnešním článku se zaměříme na zpracování chyb při validaci dat v GraphQL a prozkoumáme, jak správně informovat uživatele o problémech. Protože to, jakým způsobem zacházíte s chybami, může výrazně ovlivnit celkovou uživatelskou zkušenost.

Co je to GraphQL?

Než se dostaneme k samotnému zpracování chyb, pojďme si připomenout, co vlastně GraphQL je. GraphQL je moderní dotazovací jazyk pro API, který představil Facebook. Na rozdíl od tradičního REST API umožňuje klientům specifikovat přesně ta data, která potřebují. Tímto způsobem můžete minimalizovat přenos nepotřebných dat a zlepšit výkon aplikace. Ale co se stane, když něco nevyjde podle plánu? Zde přichází na řadu naše téma: zpracování chyb.

Proč je důležité správné zpracování chyb?

Správné zpracování chyb není jen o tom vrátit uživateli výstrahu. Je to způsob, jak mu poskytnout jasné informace o tom, co šlo špatně, a jak může problém vyřešit. Pokud například uživatel zadá neplatný e-mail ve formuláři, měli bychom mu ukázat zprávu jako: „Prosím, zadejte platnou e-mailovou adresu,“ místo vágního „Chyba!“ Takové malé detaily mohou mít obrovský dopad na to, jak lidé vnímají vaši aplikaci.

Jak správně zpracovávat chyby při validaci dat v GraphQL

Důležité je mít na paměti několik strategií pro efektivní zpracování chyb:

  1. Předběžná validace: Než se data odešlou na server, můžete provést základní validaci přímo na straně klienta. Například kontrola formátu e-mailové adresy nebo povinných polí může snížit počet chybných požadavků odeslaných na server. Pomocí knihoven jako Formik nebo Yup můžete usnadnit tento proces.

  2. Detailní chybové hlášky: Když se objeví chyba po odeslání dat na server, měli byste poskytnout uživateli jasné a konkrétní chyby. GraphQL vrací chyby ve formě pole errors, které obsahuje podrobnosti o tom, co selhalo. Například můžete poskytnout kód chyby a popis problému.

  3. Zobrazování chyb: Vytvořte si systém zobrazování chyb, který bude konzistentní napříč vaší aplikací. Zprávy by měly být snadno čitelné a umístěny blízko příslušných vstupních polí. Můžete také zvážit použití toastových nebo modálních oken pro upozornění uživatelů.

  4. Logování a sledování: Kromě informování uživatelů o chybách je důležité sledovat tyto incidenty i na straně serveru. Logování může pomoci identifikovat vzory nebo opakující se problémy. Nástroje jako Sentry nebo LogRocket vám mohou pomoci sledovat a analyzovat chyby v reálném čase.

  5. Zpětná vazba od uživatelů: Získejte názory od uživatelů ohledně toho, jak rozumí chybovým hláškám a zda jsou pro ně srozumitelné. To vám poskytne cenné informace pro další vylepšení vašeho systému.

Jak zlepšit uživatelskou zkušenost?

  • Interaktivní formy: Zvažte použití interaktivních formulářů s živým ověřováním vstupu. Uživatelé uvidí okamžité zpětné vazby při vyplňování formuláře.
  • Vzdělávací obsah: Poskytněte dokumentaci nebo nápovědu k tomu, jak správně vyplnit formuláře a co zahrnout do jednotlivých polí.
  • Testovací scénáře: Při vývoji API testujte různé scénáře vstupních dat a sledujte, jak vaše aplikace reaguje na chyby.

Zpracování chyb při validaci dat v GraphQL není jen technickým úkolem; je to klíčový aspekt návrhu uživatelského rozhraní, který může výrazně ovlivnit spokojenost vašich uživatelů.

Závěr

Chyby jsou nedílnou součástí softwarového vývoje a neměli bychom se jich bát. Místo toho bychom měli přijmout přístup k jejich efektivnímu řešení a komunikaci s našimi uživateli. Vytvořením robustního systému pro zachycování a zpracovávání chyb při validaci dat v GraphQL můžeme nejen zvýšit spokojenost uživatelů, ale také posunout naše aplikace na novou úroveň.

Pokud vás zajímá další tématika kolem GraphQL nebo máte otázky k implementaci těchto strategií do vašeho projektu, neváhejte navštívit náš blog nebo nás kontaktovat! Společně můžeme vytvořit lepší prostředí pro všechny uživatele.

46151 přečtení článku
8 lajků
30. 7. 2021
Barbora Němcová
  • GraphQL

  • validace dat

  • zpracování chyb

  • uživatelská zpětná vazba

  • API

  • chyby

  • zkušenosti

  • interaktivní formy

O autorovi

Barbora Němcová

Data specialistka a bývalá databázová architektka. S 11 letou praxí v oblasti dat a analytiky se zaměřuje na propojení GraphQL s různými typy databází a datových zdrojů. Vystudovala datovou analytiku na VŠE. Píše o databázových optimalizacích

Dotazy k článku