Tiene **ventajas** y **desventajas** cuando lo comparas con **APIs web** comunes.

Asegúrate de evaluar si los **beneficios** para tu caso de uso compensan las **desventajas.** 🤓

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## Librerías GraphQL

Aquí hay algunas de las libraries de **GraphQL** que tienen soporte con **ASGI** las cuales podrías usar con **FastAPI**:

* <a href="https://strawberry.rocks/" class="external-link" target="_blank">Strawberry</a> 🍓

    * Em requisições e respostas será representado como um `float`.
* Você pode checar todos os tipos de dados válidos do Pydantic aqui: <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/" class="external-link" target="_blank">Tipos de dados do Pydantic</a>.

## Exemplo

Aqui está um exemplo de *operação de rota* com parâmetros utilizando-se de alguns dos tipos acima.

```Python hl_lines="1  3  12-16"

* `openapi_url`: a URL onde a página HTML para a documentação pode obter o esquema OpenAPI para a sua API. Você pode usar aqui o atributo `app.openapi_url`.
* `title`: o título da sua API.
* `oauth2_redirect_url`: você pode usar `app.swagger_ui_oauth2_redirect_url` aqui para usar o padrão.

    Neste caso, é uma lista de dataclasses `Item`.

6. Aqui estamos retornando um dicionário que contém `items`, que é uma lista de dataclasses.

    O FastAPI ainda é capaz de <abbr title="converter os dados para um formato que pode ser transmitido">serializar</abbr> os dados para JSON.

7. Aqui o `response_model` está usando uma anotação de tipo de uma lista de dataclasses `Author`.

# Aprender

Aquí están las secciones introductorias y los tutoriales para aprender **FastAPI**.

# Declare um exemplo dos dados da requisição

Você pode declarar exemplos dos dados que a sua aplicação pode receber.

Aqui estão várias formas de se fazer isso.

## `schema_extra` do Pydantic

# Testando a Base de Dados

Você pode estudar sobre bases de dados, SQL e SQLModel na <a href="https://sqlmodel.tiangolo.com/" class="external-link" target="_blank">documentação de SQLModel</a>. 🤓

Aqui tem um mini <a href="https://sqlmodel.tiangolo.com/tutorial/fastapi/" class="external-link" target="_blank">tutorial de como usar SQLModel com FastAPI</a>. ✨

/// info | Informação

No Pydantic v1, o método que era chamado `.dict()` e foi depreciado (mas ainda suportado) no Pydantic v2. Agora, deve-se usar o método `.model_dump()`.

Os exemplos aqui usam `.dict()` para compatibilidade com o Pydantic v1, mas você deve usar `.model_dump()` a partir do Pydantic v2.

///

Isso gera um `dict` com apenas os dados definidos ao criar o modelo `item`, excluindo os valores padrão.

///

### Passo 2: crie uma "instância" de `FastAPI`

```Python hl_lines="3"
{!../../docs_src/first_steps/tutorial001.py!}
```

Aqui, a variável `app` será uma "instância" da classe `FastAPI`.

Este será o principal ponto de interação para criar toda a sua API.

Este `app` é o mesmo referenciado por `uvicorn` no comando:

<div class="termy">

        * Uma chave `schema`, que contém como valor o JSON Schema do modelo, sendo este o local correto.