Dieser GraphQL-Test bewertet die Fähigkeit eines Bewerbers, effektiv mit GraphQL-APIs zu arbeiten, diese zu erstellen und zu pflegen. Dieser Screening-Test hilft Ihnen bei der Einstellung von Entwicklern, die sowohl am Front- als auch am Back-End mit GraphQL arbeiten können.
Typensystem und Schemata
Validierung, Ausführung und Introspektion
GraphQL-Entwicklern, API-Architekten, Software-Ingenieuren, Frontend-Entwicklern, Backend-Entwicklern und anderen Tätigkeitsbereichen, die starke GraphQL-Kenntnisse erfordern.
Entwickler können vermeiden, zu viele Daten abzurufen, indem sie GraphQL verwenden, um genau die Daten zu erhalten, die sie in einer einzigen Anfrage benötigen. Sie können das Abrufen von Daten optimieren und die Anzahl der Roundtrips zum Server reduzieren, da es flexibel ist.
Eine starke Typisierung verbessert die Dokumentation und Auffindbarkeit von APIs und hilft bei der Erkennung von Problemen während der Entwicklung. Frontend-Entwickler können mit GraphQL genau die Daten abfragen, die sie benötigen, ohne sich auf Backend-Modifikationen verlassen zu müssen.
Da GraphQL Abonnements ermöglicht, können Entwickler die Echtzeit-Updates des Servers abonnieren. Dies ist vorteilhaft für Tools wie Chat-Programme, Echtzeit-Dashboards oder kollaborative Software, die Echtzeitdaten benötigen. Entwickler können von der erhöhten Flexibilität von GraphQL, der Leistungssteigerung, der verbesserten Teamarbeit und der verbesserten Erfahrung der Entwickler profitieren.
Dieser GraphQL-Test bewertet die Fähigkeiten der Kandidaten, wichtige GraphQL-Funktionen zu nutzen, mit dem Typsystem und den Schemata zu arbeiten und Validierung, Ausführung und Introspektion innerhalb von GraphQL durchzuführen.
Dieser Screening-Test hilft Ihnen, GraphQL-Entwickler zu identifizieren, die die Ideen hinter GraphQL verstehen und sie in realistischen Situationen korrekt umsetzen können. Kandidaten, die bei diesem Test gut abschneiden, werden zuverlässige, effiziente GraphQL-APIs entwickeln.
Maria ist eine Entwicklerin und Sicherheitsingenieurin, die sich auf die Überprüfung von Backend-Code spezialisiert hat, der große Datenmengen verbraucht. Sie hat Dutzende von Bug Bounties durch das Testen großer Codebasen wie Apollo Server und React Native gewonnen.
Dank ihrer Erfahrung bei der Analyse von APIs auf schlechte Praktiken weiß sie genau, was eine saubere Codebasis ausmacht und wie man qualifizierte Entwickler erkennt.
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