Puedes combinar *operaciones de path* regulares de la library de FastAPI con GraphQL en la misma aplicación.

/// tip | Consejo

**GraphQL** resuelve algunos casos de uso específicos.

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

* **Sintentico**: Minimizza la duplicazione di codice. Molteplici funzionalità, ognuna con la propria dichiarazione dei parametri. Meno errori.
* **Robusto**: Crea codice pronto per la produzione con documentazione automatica interattiva.

Tú declaras la "forma" de los datos mediante clases con atributos.

Cada atributo tiene un tipo.

Luego creas un instance de esa clase con algunos valores y Pydantic validará los valores, los convertirá al tipo apropiado (si ese es el caso) y te dará un objeto con todos los datos.

Y obtienes todo el soporte del editor con el objeto resultante.

Tomado de la documentación oficial de Pydantic:

Entonces lo puedes usar con:

```Python hl_lines="6"
{!../../docs_src/path_params/tutorial004.py!}
```

/// tip | Consejo

Podrías necesitar que el parámetro contenga `/home/johndoe/myfile.txt` con un slash inicial (`/`).

En este caso la URL sería `/files//home/johndoe/myfile.txt` con un slash doble (`//`) entre `files` y `home`.

///

## Importar `Cookie`

Primero importa `Cookie`:

{* ../../docs_src/cookie_params/tutorial001_an_py310.py hl[3]*}

## Declarar parámetros de `Cookie`

Luego declara los parámetros de cookie usando la misma estructura que con `Path` y `Query`.

El primer valor es el valor por defecto, puedes pasar todos los parámetros adicionales de validación o anotación:

{* ../../docs_src/cookie_params/tutorial001_an_py310.py hl[9]*}

Por ejemplo, no puedes poner un modelo Pydantic en una `JSONResponse` sin primero convertirlo a un `dict` con todos los tipos de datos (como `datetime`, `UUID`, etc) convertidos a tipos compatibles con JSON.

Para esos casos, puedes usar el `jsonable_encoder` para convertir tus datos antes de pasarlos a la respuesta:

```Python hl_lines="4 6 20 21"

```
http://127.0.0.1:8000/items/?skip=0&limit=10
```

...los parámetros de query son:

* `skip`: con un valor de `0`
* `limit`: con un valor de `10`

Dado que son parte de la URL son strings "naturalmente".

Pero cuando los declaras con tipos de Python (en el ejemplo arriba, como `int`) son convertidos a ese tipo y son validados con él.

Todo el proceso que aplicaba a los parámetros de path también aplica a los parámetros de query:

    - 🦇 Soporte para modo oscuro.
- 🐋 [Docker Compose](https://www.docker.com) para desarrollo y producción.
- 🔒 Hashing seguro de contraseñas por defecto.
- 🔑 Autenticación con token JWT.
- 📫 Recuperación de contraseñas basada en email.
- ✅ Tests con [Pytest](https://pytest.org).
- 📞 [Traefik](https://traefik.io) como proxy inverso / balanceador de carga.

* **Corto**: Minimiza la duplicación de código. Múltiples funcionalidades con cada declaración de parámetros. Menos errores.
* **Robusto**: Crea código listo para producción con documentación automática interactiva.

Si sientes curiosidad por saber cómo se ve el schema de OpenAPI en bruto, FastAPI genera automáticamente un (schema) JSON con la descripción de todo tu API.

Lo puedes ver directamente en: <a href="http://127.0.0.1:8000/openapi.json" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/openapi.json</a>.

Esto te mostrará un JSON que comienza con algo como:

```JSON
{
    "openapi": "3.0.2",
    "info": {
        "title": "FastAPI",