# 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**.

Diese Umgebungsvariablen können nur Text-Zeichenketten verarbeiten, da sie außerhalb von Python liegen und mit anderen Programmen und dem Rest des Systems (und sogar mit verschiedenen Betriebssystemen wie Linux, Windows, macOS) kompatibel sein müssen.

Das bedeutet, dass jeder in Python aus einer Umgebungsvariablen gelesene Wert ein `str` ist und jede Konvertierung in einen anderen Typ oder jede Validierung im Code erfolgen muss.

* **Robust**: Erhalten Sie produktionsreifen Code. Mit automatischer, interaktiver Dokumentation.

        Any next read or write will be done from that position.

        To be awaitable, compatible with async, this is run in threadpool.
        """
        return await super().seek(offset)

    async def close(self) -> None:
        """
        Close the file.

        To be awaitable, compatible with async, this is run in threadpool.
        """
        return await super().close()

from pydantic import BaseModel
from pydantic.version import VERSION as PYDANTIC_VERSION
from starlette.datastructures import UploadFile
from typing_extensions import get_args, get_origin

# Copy from Pydantic v2, compatible with v1
if sys.version_info < (3, 10):
    WithArgsTypes: tuple[Any, ...] = (typing._GenericAlias, types.GenericAlias)  # type: ignore[attr-defined]
else:
    WithArgsTypes: tuple[Any, ...] = (

# 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 }

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.

    You can also use it yourself, for example to convert objects before saving them
    in a database that supports only JSON.

    Read more about it in the
    [FastAPI docs for JSON Compatible Encoder](https://fastapi.tiangolo.com/tutorial/encoder/).
    """
    custom_encoder = custom_encoder or {}
    if custom_encoder:
        if type(obj) in custom_encoder:

@lru_cache
def get_cached_model_fields(model: type[BaseModel]) -> list[ModelField]:
    return get_model_fields(model)  # type: ignore[return-value]


# Duplicate of several schema functions from Pydantic v1 to make them compatible with
# Pydantic v2 and allow mixing the models

TypeModelOrEnum = Union[type["BaseModel"], type[Enum]]
TypeModelSet = set[TypeModelOrEnum]


def normalize_name(name: str) -> str: