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.

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

///

## Paquetes de GraphQL { #graphql-libraries }

## Requisitos { #requirements }

Después de probar varias alternativas, decidí que iba a usar <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">**Pydantic**</a> por sus ventajas.

/// tip | Consejo

Para nuevo código y siempre que sea posible, usa `Annotated` como se explicó arriba. Hay múltiples ventajas (explicadas a continuación) y no hay desventajas. 🍰

///

Así es como usarías `Query()` como el valor por defecto de tu parámetro de función, estableciendo el parámetro `max_length` a 50:

Define un parámetro de archivo con un tipo de `UploadFile`:

{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_an_py39.py hl[14] *}

Usar `UploadFile` tiene varias ventajas sobre `bytes`:

* No tienes que usar `File()` en el valor por defecto del parámetro.
* Usa un archivo "spooled":

**FastAPI** se basa completamente en estas anotaciones de tipos, dándole muchas ventajas y beneficios.

Pero incluso si nunca usas **FastAPI**, te beneficiaría aprender un poco sobre ellas.

/// note | Nota

Usar contenedores de Linux tiene varias ventajas, incluyendo **seguridad**, **replicabilidad**, **simplicidad**, y otras.

/// tip | Consejo

¿Tienes prisa y ya conoces esto? Salta al [`Dockerfile` más abajo 👇](#build-a-docker-image-for-fastapi).

///

<details>

* Validación de datos
* Anotación de API y documentación automática

Y solo tienes que declararlos una vez.

* Cada aplicación que tienes en ejecución en tu computadora tiene algún proceso detrás, cada programa en ejecución, cada ventana, etc. Y normalmente hay muchos procesos ejecutándose **al mismo tiempo** mientras una computadora está encendida.
* Puede haber **múltiples procesos** del **mismo programa** ejecutándose al mismo tiempo.