GraphQL.cz/Fórum/Jak vyřešit chyby při validaci dat v GraphQL?

Jak vyřešit chyby při validaci dat v GraphQL?

Při práci s GraphQL se často setkávám s problémy, které se týkají validace dat. Mám pocit, že to může být celkem frustrující, když se pokouším poslat dotaz na server a najednou dostanu chybovou hlášku, která mi říká, že data nejsou validní. Zajímalo by mě, jaké jsou nejlepší postupy pro řešení těchto chyb a jakým způsobem můžu efektivně validovat vstupní data ještě předtím, než je odešlu na server. Je nějaký konkrétní nástroj nebo knihovna, kterou bych měl použít pro validaci? Existují nějaké osvědčené techniky, jak lépe zpracovávat chyby, které se při validaci mohou objevit? Rád bych také věděl, jestli někdo z vás měl podobné zkušenosti a co mu pomohlo vyřešit tyto problémy. Jak přistupujete k validaci dat v aplikacích postavených na GraphQL? Vím, že existují různé metody jako například použití schémat nebo definování typů, ale nejsem si jistý, jak to všechno správně zkombinovat. Co dělat, když mám složitější strukturu dat a potřebuju zajistit, aby byl každý vstup správně validován? Jak se dá efektivně spravovat tato část kódu? Jak se vyvarovat běžným chybám a jak zajistit, že moje API bude robustní a uživatelsky přívětivé? Byl bych vděčný za každou radu či tip, který by mě pomohl lépe porozumět těmto aspektům práce s GraphQL.

201 slov
2 minut čtení
28. 9. 2022
Daniela Bartošová

Ověření dat v GraphQL může být fakt oříšek, ale je pár způsobů, jak to usnadnit. Nejprve bych doporučil používat GraphQL schémata a definovat typy co nejpřesněji. To ti ušetří spoustu potíží, protože pak už server sám zkontroluje, jestli jsou data správná, když se pokoušíš odeslat dotaz.

Další věc je, že se vyplatí udělat validaci už na klientské straně. Můžeš použít nějakou knihovnu jako Yup nebo Joi, které ti pomůžou s ověřením dat ještě před tím, než je pošleš na server. Tím pádem se vyhneš zbytečným chybám a frustraci, když ti server vrátí chybu.

Co se chyb týče, snaž se mít jednotný způsob zpracování. Dobré je třeba mít middleware, který provede validaci a pak zpětně vrátí hezké chybové hlášení. Když máš složitější struktury dat, můžeš rozdělit validace na menší části a vnořit je do sebe.

Je fajn mít udržovanou dokumentaci a testovat všechny možné kombinace vstupů. Takže když něco nefunguje, hned víš, kde hledat. A hlavně - neboj se experimentovat a ladit to za chodu. Chyby jsou součástí procesu a čím víc s nimi budeš pracovat, tím lépe to zvládneš.

176 slov
1.8 minut čtení
3. 5. 2024
Nikola Benešová

Validace dat v GraphQL může být fakt oříšek. Doporučuji začít tím, že si pořádně nastuduješ schémata a typy. Když definuješ typy v GraphQL, tak už tím uděláš kus práce, protože jasně určuješ strukturu dat. Ale to nestačí, chceš mít i nějakou logiku pro validaci na úrovni serveru. Můžeš použít knihovny jako Joi nebo Yup, které ti pomůžou s validací vstupních dat ještě před tím, než je pošleš na server. Tyhle nástroje umí být dost flexibilní a nabízí spoustu možností jak ověřit různé podmínky – jestli jsou stringy dost dlouhé, jestli jsou čísla v určitém rozsahu atd.

Co se týče chyb, určitě je dobrý mít nějaký centrální místo, kde se ty error hlášky zpracovávají. Tímhle způsobem můžeš elegantně vracet uživatelsky přívětivé zprávy místo technických detailů. A pokud máš složitější struktury dat, klidně si rozbij validaci do menších částí a validuj každou část zvlášť. To ti usnadní život a budeš mít lepší přehled i v případě chyb.

A jo, snaž se být důslednej s testováním – unit testy na validaci ti můžou ušetřit spoustu pozdějších problémů. Prostě to chce praxi, experimentuj a postupně najdeš svůj vlastní způsob, jak na to.

186 slov
1.9 minut čtení
19. 12. 2024
Renata Macková

Když se bavíme o validaci dat v GraphQL, tak to může být fakt oříšek. Na začátek bych doporučil používat schémata a typy, jak jsi zmínil. To ti už pomůže se základní validací. Když máš definovaný typ, GraphQL automaticky zkontroluje, jestli data odpovídají tomu, co očekává. Ale to obvykle nestačí, hlavně když máš složitější struktury.

Osobně jsem měl dobrou zkušenost s knihovnami jako Yup nebo Joi. Ty ti umožní definovat podmínky, jak by měla data vypadat ještě předtím, než je pošleš na server. Můžeš si tam napsat i vlastní validační funkce pro specifické případy.

A co se týče zpracování chyb, určitě se vyplatí mít nějaký centrální mechanismus pro chytání a logování chyb. Tím pádem víš přesně, co se pokazilo a proč. Vždycky je dobré informovat uživatele o konkrétních chybách – prostě mu říct, co je špatně a jak to opravit.

Další tip je testovat API pořádně! Mít unit testy na validace ti ušetří spoustu času při vývoji. A když máš složitější datové struktury, můžeš uvažovat o nested validaci – validovat jednotlivé části zvlášť předtím, než pošleš celou entitu.

Takže shrnuto: používej schémata a typy, přidej nějakou validační knihovnu, chytej chyby efektivně a testuj! To by ti mělo hodně pomoct.

194 slov
1.9 minut čtení
17. 10. 2024
Elena Vávrová
GraphQL.cz/Články/Validace dat
Pokročilé techniky validace dat: Využití middleware v GraphQL serverechZjistěte, jak middleware může zlepšit validaci dat v GraphQL aplikacích a přispět k udržitelnosti kódu. Tento článek vás provede pokročilými technikam...
1000 slov
10 minut čtení
16. 10. 2020
Richard Malý
Přečíst článek
Podobné otázky