Así que, incluso con el código anterior que no usa Pydantic explícitamente, FastAPI está usando Pydantic para convertir esos dataclasses estándar en su propia versión de dataclasses de Pydantic.

Y por supuesto, soporta lo mismo:

* validación de datos
* serialización de datos
* documentación de datos, etc.

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

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## Paquetes de GraphQL { #graphql-libraries }

Aquí algunos de los paquetes de **GraphQL** que tienen soporte **ASGI**. Podrías usarlos con **FastAPI**:

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

Então, mesmo com o código acima que não usa Pydantic explicitamente, o FastAPI está usando Pydantic para converter essas dataclasses padrão para a versão do Pydantic.

E claro, ele suporta o mesmo:

* validação de dados
* serialização de dados
* documentação de dados, etc.

Seit FastAPI 0.119.0 gibt es außerdem eine teilweise Unterstützung für Pydantic v1 innerhalb von Pydantic v2, um die Migration auf v2 zu erleichtern.

Sie könnten also Pydantic auf die neueste Version 2 aktualisieren und die Importe so ändern, dass das Untermodul `pydantic.v1` verwendet wird, und in vielen Fällen würde es einfach funktionieren.

{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial002_an_py310.py hl[2,5,15] *}

/// warning | Achtung

Certifique-se de avaliar se os **benefícios** para o seu caso de uso compensam as **desvantagens**. 🤓

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## Bibliotecas GraphQL { #graphql-libraries }

Aqui estão algumas das bibliotecas **GraphQL** que têm suporte **ASGI**. Você pode usá-las com **FastAPI**:

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