# GraphQL { #graphql }

As **FastAPI** is based on the **ASGI** standard, it's very easy to integrate any **GraphQL** library also compatible with ASGI.

You can combine normal FastAPI *path operations* with GraphQL on the same application.

/// tip

**GraphQL** solves some very specific use cases.

It has **advantages** and **disadvantages** when compared to common **web APIs**.

# GraphQL { #graphql }

Так как **FastAPI** основан на стандарте **ASGI**, очень легко интегрировать любую библиотеку **GraphQL**, также совместимую с ASGI.

Вы можете комбинировать обычные *операции пути* FastAPI с GraphQL в одном приложении.

/// tip | Совет

**GraphQL** решает некоторые очень специфические задачи.

У него есть как **преимущества**, так и **недостатки** по сравнению с обычными **веб-API**.

# GraphQL { #graphql }

Como **FastAPI** se basa en el estándar **ASGI**, es muy fácil integrar cualquier paquete de **GraphQL** que también sea compatible con ASGI.

Puedes combinar las *path operations* normales de FastAPI con GraphQL en la misma aplicación.

/// tip | Consejo

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

Tiene **ventajas** y **desventajas** en comparación con las **APIs web** comunes.

# GraphQL { #graphql }

Como o **FastAPI** é baseado no padrão **ASGI**, é muito fácil integrar qualquer biblioteca **GraphQL** também compatível com ASGI.

Você pode combinar *operações de rota* normais do FastAPI com GraphQL na mesma aplicação.

/// tip | Dica

**GraphQL** resolve alguns casos de uso muito específicos.

Ele tem **vantagens** e **desvantagens** quando comparado a **web APIs** comuns.

# GraphQL { #graphql }

Da **FastAPI** auf dem **ASGI**-Standard basiert, ist es sehr einfach, jede **GraphQL**-Bibliothek zu integrieren, die auch mit ASGI kompatibel ist.

Sie können normale FastAPI-*Pfadoperationen* mit GraphQL in derselben Anwendung kombinieren.

/// tip | Tipp

**GraphQL** löst einige sehr spezifische Anwendungsfälle.

Es hat **Vorteile** und **Nachteile** im Vergleich zu gängigen **Web-APIs**.

{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial001_py310.py hl[1,6:11,18:19] *}

Isso ainda é suportado graças ao **Pydantic**, pois ele tem <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/dataclasses/#use-of-stdlib-dataclasses-with-basemodel" class="external-link" target="_blank">suporte interno para `dataclasses`</a>.

common:cuda_clang --config=cuda
common:cuda_clang --@local_config_cuda//:cuda_compiler=clang
common:cuda_clang --copt=-Qunused-arguments
# Select supported compute capabilities (supported graphics cards).
# This is the same as the official TensorFlow builds.
# See https://developer.nvidia.com/cuda-gpus#compute
# `compute_XY` enables PTX embedding in addition to SASS. PTX

This release also removes `graphene` as an optional dependency for GraphQL. If you need to work with GraphQL, the recommended library now is [Strawberry](https://strawberry.rocks/). You can read the new [FastAPI with GraphQL docs](https://fastapi.tiangolo.com/advanced/graphql/).

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