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OrcaPracticas/GQL

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Cursó de graphql

Repositorio del curso sobre graphql, el repositorio consta de tags que permite identificar puntos clave sobre el curos.

Comenzando 🚀

Estas son intrucciones que nos permitirán obtener una copia del proyecto y su funcionamiento en tu máquina local para própositos de desarrollo y pruebas.

Sigue los pasos que a continuación se indican para poder desplegar el proyecto.

Pre-requisitos 📋

Para poder iniciar el proyecto necesitamos contar con una instalación.

  • NodeJS: es un entorno en tiempo de ejecución multiplataforma, de código abierto, para la capa del servidor basado en el lenguaje de programación ECMAScript,

  • Yarn: Yarn es un nuevo tipo de instalador de paquetes JavaScript y gestor de dependencias lanzado por Facebook.

  • SqlLite: SQLite es un sistema de gestión de bases de datos relacional compatible con ACID, contenida en una relativamente pequeña ​ biblioteca escrita en C

📝 Nota: Se recomienda usar las verciones LTS de nodejs.

Al contar con los requisitos solicitados se procederá a la instalación del proyecto realizado durante el cursó.

Instalación 🔧

Paso 1

Clonar el repositorio.

    $ git clone git@github.com:OrcaPracticas/GQL.git

Al terminar de clonar el repositorio tendremos una carpeta llamada GQL.

Paso 2

Colocarnos en la carpeta que nos genero la clonación del repositorio.

    $ cd ./GQL

Paso 3

Al estar en el directorio procederemos a ejecutar la instalación de las dependencias.

    $ yarn install

también podemos utilizar el comando

    $ npm i

📝 Nota: Realmente yarn puede ser opcional, pero seria bueno que lo revisaras en el caso de que no lo conoscas.

al terminar la instalción de las dependencias procederemos a correr la aplicación.

Paso 4

Antes de poder correr la aplicación es necesario generar la base de datos para esto ejecutaremos le comando siguiente.

    $ yarn db:migrate

o

    $ npm run db:migrate

el comando anterior nos permite crear las tablas para la Base de Datos.

Paso 5

Llenar las tablas con data Falsa para esto ejecutaremos el comando siguiente.

    $ yarn db:seed

o

    $ npm run db:seed

Hasta este punto contamos con nuestra base de datos y sus correspondientes Tablas cargadas con data Falsa

Paso 6

Procederemos a levantar nuestro servidor de graphql para esto ejecutaremos el comando siguiente.

    $ yarn start:gql

o

    $ npm start:gql

📝 Nota: El servidor se ejecuta en la url http://localhost:8080/graphql.

podremos ejecutar una pureba en nuestro servidor para verificar que todo corre de manera correcta podemos colocar el siguiente comando.

{
    cursos {
        id
        titulo
        descripcion
        profesor {
            id
            nombre
        }
        comentarios {
            nombre
            cuerpo
        }
    }
}

pulsamo el boton play esto ya nos tiene que estar lanzando resultados.

Paso 7

Procederemos a levantar al App que se conectara al servidor de GQL, para esto ejecutaremos el comando siguiente, (Es necesario abrir una nueva venta en la terminal).

    $ yarn start:app

o

    $ npm run start:app

📝 Nota: El servidor se ejecuta en la url http://localhost:3000,

Al termino de los pasos anteriores tendremos el proyecto en ejecución.

Paso 8

También podemos probar la consulta a un API REST , para esto ejecutaremos el comando siguiente, (Es necesario abrir una nueva venta en la terminal).

    $ yarn start:json

o

    $ npm run start:json

📝 Nota: El servidor se ejecuta en la url http://localhost:8081,

En el servidor de GQL podemos ejecutar el Comenzando

{
	findUSer(id: 2) {
        id
        name
        age
        email
  }
}

Deployment 📦

Es importante mencionar que el proyecto cuenta con tags que facilita el movimiento entre las etapas del desarrollo realizado durante el curso.

Cada una de las faces correspondientes al desarrollo generado durante el cursó, cada fase cuenta con su Release el cual tiene realción con un PullRequest que a su vez tiene relación con un Milestones el cuales tienen realación con issues y estos tienen relacionados los commits generados.

Construido con 🛠️

Esta practica se construyo utilizando las siguientes tecnologias.

Body-parser Casual Knex Objection Sqlite3 Apollo-Boost Apollo-Server-Express React-Apollo React Graphql Express

Autores ✒️

Licencia 📄

Este proyecto está bajo la Licencia MIT mira el archivo LICENSE.md para detalles.

⌨️ con ❤️ por Konami12 😊