# Proxy Graphql - Folder Structure Dentro de un proyecto de python, automáticamente se crean las carpetas: - doc - src - tests Dentro de la carpeta _doc_ se encuentran archivos meramente estaticos, realmente no hay mucho que explorar dentro de el Por otro lado, en la carpeta _src_ se colocan todos los archivos _.py_ los cuales relacionados con nuestros resolvers Dentro de la carpeta de test unicmante encontramos archivos para hacer pruebas Organización de _src_: src/ |--models |--resolvers |--types main.js ## Models En esta carpeta podemos nosotros debemos diseñar un modelo que esta sera la base con la que podemos construir algun nuevo objeto y lo podemos usar como validacion en un resolver |models -----\ nombre.py ## Resolvers En esta carpeta va todo lo relacionado con los resolvers , que estos resolvers son unicmanete unas funciones que se comunican los las base de datos, dentro tambien encontraremos un archivo init el cual unicmante se encarga de cargar todos los resolvers en un solo archivo y con ello nos evitamos estar cargando uno por uno en el archivo main.py |resolvers -----\ __init__.py -----\ nombre.py ## Types Ya que usamos Graphql este esta basado en tipos entonces nostros podemos usar cualquier tipo de dato pero adicionalmente podemos crear tipos personalizados, estos nos ayudan a poder crear algun elemento tomando en cuenta el tipo , tambien podemos basar las respuestas de los resolvers en esos tipos , tambien tenemos el archivo __init__.py el cual solo es donde se juntan nuestros tipos de datos personalizados |Types -----\ __init__.py -----\ nombre.py ## Templates Al mismo nivel de src podemos encontrar una carpeta llamada templates En cual nosotros podemos crear dentro de ella algunos templates de cloudFormation, estos templates nos ayudan a crear recursos de AWS sin necesidad de ir hasta la plataforma |templates -----\ nombre.yml ## Requirements Al nostros usar python podemos usar librerias y en ese archivo nostros podemos declarar las librerias a usar durente el proyecto y al nostros estar basados en un entorno diferente al de la computadora podemos disponer de esas librerias sin dañar el ambiente base de la computadora ## MakeFile En este caso con la ayuda del makefile es como nostros podemos desplegar nuestros templates de AWS ya que recibe algunos comandos que nostros podemos declarar , tambien podemos pasar una especie de valores por consola ## run.sh Es un escript de shell que nostros al ejecutarlo podemos en este caso correr el server de flask