Документирование GraphQL API: Пошаговый Гайд по Schema и Playground

Документирование GraphQL API: Пошаговый Гайд по Schema и Playground

Что такое GraphQL API и чем он отличается от REST?

Начнем с основ: чтобы грамотно документировать GraphQL API, нужно четко понимать, как он «дышит» по сравнению с классическим REST. По сути, GraphQL даёт клиенту суперсилу: запрашивать только нужные тебе поля через один-единственный эндпоинт. REST же часто грешит тем, что вываливает весь объект целиком, даже если тебе нужна пара строчек.

Представь, что ты заказываешь пиццу. В REST ты говоришь: "Дайте мне "Пепперони"", и получаешь всё: тесто, соус, сыр, пепперони, бортики с сыром и, конечно, коробку. 📦 А в GraphQL ты заявляешь: "Мне нужно только тесто, соус и пепперони". Ты получаешь меньше данных, экономишь трафик, и не нужно потом выбрасывать лишнее. Удобно же?

Вот где GraphQL ощутимо обходит REST:

1. Объём данных: GraphQL решает проблему over-fetching (слишком много данных). Ты явно указываешь, что тебе нужно в запросе.

2. Количество эндпоинтов: В GraphQL все операции (чтение, запись, изменение) идут на один POST-эндпоинт. В REST для каждой операции нужен свой URL.

3. Связанные данные: Хочешь получить пользователя и сразу 10 его свежих постов? GraphQL сделает это одним запросом. В REST пришлось бы делать 11 отдельных обращений к серверу.

Кстати, то, как ты назовёшь операции (например, getUser, deletePost) — это не просто прихоть. Грамотный нейминг напрямую влияет на то, насколько легко читать твою документацию.

Конечно, есть мнение, что такая гибкость GraphQL усложняет кеширование на клиенте, ведь каждый запрос уникален, и стандартные HTTP-кеши не работают. Это отчасти правда. Но современные инструменты вроде Apollo Client или Relay используют нормализацию данных по ID объектов в локальном хранилище. Честно говоря, это часто даёт более гранулярное и эффективное кеширование, чем работа с огромными, статичными REST-ответами.

GraphQL Schema: Ваш Главный Источник Правды

Любая работа над API на GraphQL начинается с определения GraphQL Schema. Это твой контракт, который описывает всю структуру данных и доступные действия. Технический писатель должен иметь этот файл схемы как отправную точку.

Схема чётко прописывает:

• Типы данных (types): Как выглядят объекты, например, User или Book.
• Запросы (queries): Это аналог GET-запросов (получение данных).
• Мутации (mutations): Аналог POST/PUT/DELETE (всё, что меняет состояние сервера).
• Подписки (subscriptions): Обновления в реальном времени (обычно через WebSockets).

Что нужно знать о типах в Schema?

Типы говорят нам, какие данные мы получим в ответ.

• Объектные типы: Описывают сущности. Внутри них — поля, которые могут быть скалярными (вроде String, Int) или другими объектными типами.
• Скалярные типы: Базовые кирпичики (ID, String, Boolean).
• Enums (Перечисления): Ограниченный набор значений. Например, enum Status { ACTIVE, ARCHIVED }.

Вот как выглядит описание типа User в схеме:

type User {
 id: ID!
 name: String!
 email: String!
 posts: [Post!]! # Список постов, не может быть null
}

Как описываются операции?

Запросы (Query) — это то, что пользователи будут использовать для чтения данных:

type Query {
 getAuthors: [Author!]!
 getBookById (bookId: ID!): Book 
}

А мутации (Mutation) — это действия, которые меняют сервер. Они часто требуют входных данных через Input:

type Mutation {
 createBook (bookInput:CreateBookInput!): Book!
 deleteBook(bookId:ID!): Book!
}

Запомни: схема — это фундамент. Если она продумана, документация получится чёткой и надёжной.

Честно говоря, я недавно столкнулся с проектом, где фронтенд всё ещё работал на старом REST, а бэкенд только переехал на Apollo Server с Python (Django). Первые две недели мы вручную писали документацию в Swagger. И только когда я настоял, чтобы техписателю выдавали сгенерированный .graphql файл схемы, всё стало намного проще. Как только эта схема была у меня, автоматизация генерации документации через gqlgen (или аналог для Python) заняла всего один день! Мы сократили цикл выпуска документации с еженедельного до ежедневного. 🚀

Как сделать документацию удобной в GraphiQL Playground?

• GraphiQL Playground — это интерактивный инструмент, который показывает схему и позволяет сразу же тестировать запросы. Наша задача, как техписателей, — максимально обогатить эту визуализацию.

Чтобы документация выглядела достойно, мы используем комментарии в тройных кавычках ("""...""") прямо в GraphQL-схеме.

> По сути, эти комментарии парсятся и отображаются как описания полей и операций в Playground.

Внутри этих комментариев можно использовать разметку CommonMark (похоже на Markdown): заголовки, списки, ссылки.

Добавляем рабочие примеры кода

Самое ценное для разработчика — это готовый к копированию и запуску пример. Я настоятельно советую вставлять блоки кода прямо в эти комментарии.

• Почему это так важно? Разработчик видит не просто сухое описание, а готовый фрагмент, который можно сразу пробовать. Это реально экономит время на отладку синтаксиса.

Вот пример добавления примера мутации:

"""
Создает нового автора.
Требуется только имя.

Пример мутации:

mutation CreateNewAuthor {

createAuthor(authorInput: { name: "Александр" }) {

id

name

}

}

"""
createAuthor (authorInput:CreateAuthorInput!): Author!

Я советую перед добавлением в схему прогнать такие примеры через GraphQL Formatter. И, если есть возможность, внедрите в шаблон генерации Playground подсветку синтаксиса (например, через Prism) и кнопку "Копировать". Это сразу выводит документацию на совершенно новый уровень! ⚡

Чтобы показать, как можно программно генерировать и проверять эти описания с примерами, возьмём Python и библиотеку gql для симуляции отправки запроса.

Предположим, у нас есть строка с GraphQL-схемой, где в описании поля уже есть пример мутации (как выше). Нам нужно этот пример извлечь и проверить.

import re

# Пример строки схемы, содержащей описание с примером кода
schema_definition = """
"""
Создает нового пользователя.
Требуется только имя и email.

Пример запроса:

query GetUser {

getUser(id: "usr_123") {

name

email

}

}

"""
    create_user(name: String!, email: String!): User!
"""
schema_definition = schema_definition.strip()

# Регулярное выражение для поиска блока кода внутри тройных кавычек
# Ищем '```graphql' до следующего '```'
code_block_pattern = re.compile(r"```graphql\n(.*?)```", re.DOTALL)

# Извлекаем найденный блок
match = code_block_pattern.search(schema_definition)

if match:
    example_query = match.group(1).strip()
    print("--- Извлеченный пример запроса ---")
    print(example_query)
    # Здесь можно добавить логику для отправки этого запроса в тестовый GraphQL-эндпоинт
    # Например, с использованием библиотеки requests или gql
else:
    print("Пример кода не найден.")

Этот скрипт использует регулярные выражения, чтобы надёжно вытащить блок кода, помеченный как ```graphql, внутри документационного комментария. Это имитирует процесс, который может использовать генератор документации для проверки валидности примеров перед их публикацией в интерактивном Playground.

Как создать статические справочники для GraphQL API?

Иногда по соображениям безопасности доступ к интерактивному Playground закрывают. В таких случаях нам нужны статические сайты-справочники. Это просто HTML-страницы с готовой документацией, которые легко раздавать.

Для создания таких сайтов используется запрос интроспекции (Introspection query).

• Что это такое? Интроспекция — это специальный GraphQL-запрос, который возвращает всю информацию о схеме API в виде JSON-ответа. Если в схеме были твои комментарии в """...""", они обязательно попадут и сюда!

Один из популярных инструментов для визуализации этого JSON — SpectaQL. Он берёт результат интроспекции и генерирует красивый статический сайт.

Ты можешь автоматизировать этот процесс (генератор сам делает запрос) или пойти вручную: сделать запрос интроспекции, получить JSON, скормить его SpectaQL и собрать сайт. Поскольку это Open Source, ты волен кастомизировать стили и шаблоны под брендбук компании.

Что ещё нужно документировать, кроме схемы?

Playground и статический сайт — это отличная база, но для полного понимания пользователям не хватает контекста. Я, как практик, всегда добавляю в основной портал документации следующие разделы:

1. Краткий обзор технологии: Объясни, что такое GraphQL и почему вы его используете. Аналогия с REST очень помогает новичкам быстрее въехать в концепцию.

2. Принципы построения запросов: Не просто перечисляй поля, а показывай реальные кейсы от команды разработки.

3. Описание ключевых концепций GraphQL: Это то, что выделяет GraphQL среди прочих систем.

Важные концепции GraphQL для техписателя

Обязательно опиши эти "фишки", чтобы пользователи могли писать максимально эффективные запросы:

• Псевдонимы (aliases): Как переименовать поля в ответе, чтобы избежать конфликтов, если ты запрашиваешь одну и ту же сущность несколько раз.
• Фрагменты (fragments): Как выносить повторяющиеся наборы полей в переиспользуемые блоки. Запросы сразу становятся чище.
• Переменные (variables): Как выносить динамические значения за пределы строки самого запроса. Это критически важно для фронтенд-разработки.
• Директивы (directives): Как изменять запрос "на лету" (например, включать поле только при выполнении условия @include(if:** $condition)).

Включение этих подробностей с наглядными примерами гарантирует, что пользователи будут использовать API максимально эффективно.

Где потренироваться в документировании GraphQL API?

Чтобы прокачать навыки, нужно практиковаться на живых примерах. Начать стоит с официальных ресурсов, например, Rick and Morty API (там только Query) или GitHub API.

Но для полноценной тренировки, где можно безопасно экспериментировать с мутациями и схемой, я предлагаю локальный репозиторий.

Я собрал специальный репозиторий на GitHub. Там лежит готовая, но пока "сырая" GraphQL API. Ты можешь скачать её, развернуть локально и попрактиковаться: добавить комментарии """...""", вставить примеры кода и отформатировать схему. В нём есть подробная инструкция.

Попробуй сам! Скачай проект, внедряй все советы по комментариям и посмотри, как преображается документация в Playground.

• --

Нужна помощь с автоматизацией?

Самостоятельное внедрение интерактивных штук вроде подсветки синтаксиса или настройка генерации статических сайтов по интроспекции может занять много времени и потребовать глубокого понимания интеграции фронтенда и бэкенда.

Меня зовут Александр, я Python-разработчик, специализируюсь на автоматизации бизнеса. Моя команда и я помогаем во внедрении сложных API-решений и инструментов документирования. Мы можем помочь:

• Настроить автоматическую генерацию документации прямо из GraphQL Schema.
• Интегрировать Prism или аналогичные библиотеки для подсветки синтаксиса в GraphiQL.
• Разработать скрипты для парсинга интроспекции и сборки кастомных статических справочников.

• Обсудим ваш проект: skypoyinvest.ru