2 repository-uri
Hooks that execute logic after all schema types and fields have been visited during initialization.
Distinct from Database Schema Initializations: Distinct from Database Schema Initializations: focuses on post-initialization hooks for GraphQL schemas, not database schema bootstrapping.
Explore 2 awesome GitHub repositories matching data & databases · Post-Initialization Hooks. Refine with filters or upvote what's useful.
GraphQL.NET este un framework server-side pentru construirea și executarea API-urilor GraphQL în aplicații C#. Acesta oferă un toolkit cuprinzător pentru construirea schemelor, un motor federat pentru grafuri de date distribuite și un handler de subscripții pentru gestionarea fluxurilor de date în timp real. Proiectul se distinge printr-un constructor de scheme flexibil care suportă atât definiții programatice code-first, cât și abordări declarative schema-first folosind limbajul standard de definire a schemelor. Include un motor de federare dedicat pentru a diviza grafurile de date în subgrafuri și a le compune într-un gateway unificat, precum și o implementare de data loader concepută special pentru a rezolva problema interogărilor N+1 prin batching și caching. Framework-ul acoperă o gamă largă de capabilități operaționale, inclusiv integrarea dependency injection pentru gestionarea duratei de viață a serviciilor, pipeline-uri middleware pentru interceptarea rezoluției câmpurilor și un pipeline de execuție optimizat cu tipuri de valoare pentru a reduce alocările de memorie. De asemenea, oferă instrumente pentru analiza complexității interogărilor, caching-ul documentelor și controlul accesului bazat pe roluri pentru securizarea endpoint-urilor API. Suportul pentru compilarea schemelor ahead-of-time permite framework-ului să ruleze în medii care interzic generarea dinamică de cod.
Provides a hook to execute custom logic after all schema elements have been visited.
msgspec is a high-performance data modeling, serialization, and schema validation toolkit for Python. It serves as a type-safe serialization framework that integrates schema enforcement and data parsing into a single pass, functioning as both a data serialization library and a schema validation system based on standard Python type annotations. The project distinguishes itself through high-performance structural primitives, including compilation-based routine generation and zero-copy buffer parsing. It optimizes memory usage via garbage collection-aware layouts and reduces processing overhead
Runs custom hooks after object creation to implement additional validation or logic during instantiation.