assert response.status_code == 200
    assert response.json() == "foo bar"


def test_query_int_optional_query_50():
    response = client.get("/query/int/optional?query=50")
    assert response.status_code == 200
    assert response.json() == "foo bar 50"


def test_query_int_optional_query_foo():
    response = client.get("/query/int/optional?query=foo")
    assert response.status_code == 422

## Importer `Query`

Pour cela, importez d'abord `Query` depuis `fastapi` :

```Python hl_lines="3"
{!../../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial002.py!}
```

## Utiliser `Query` comme valeur par défaut

Construisez ensuite la valeur par défaut de votre paramètre avec `Query`, en choisissant 50 comme `max_length` :

```Python hl_lines="9"

## バリデーションの追加

`q`はオプショナルですが、もし値が渡されてきた場合には、**50文字を超えないこと**を強制してみましょう。

### `Query`のインポート

そのために、まずは`fastapi`から`Query`をインポートします:

```Python hl_lines="3"
{!../../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial002.py!}
```

## デフォルト値として`Query`を使用

パラメータのデフォルト値として使用し、パラメータ`max_length`を50に設定します:

```Python hl_lines="9"

    `Union` в `Union[str, None]` позволит редактору кода оказать вам лучшую поддержку и найти ошибки.

## Расширенная валидация

Добавим дополнительное условие валидации параметра `q` - **длина строки не более 50 символов** (условие проверяется всякий раз, когда параметр `q` не является `None`).

### Импорт `Query` и `Annotated`

Чтобы достичь этого, первым делом нам нужно импортировать:

* `Query` из пакета `fastapi`:

    `Union[str, None]` hingegen erlaubt ihren Editor, Sie besser zu unterstützen und Fehler zu erkennen.

## Zusätzliche Validierung

Wir werden bewirken, dass, obwohl `q` optional ist, wenn es gegeben ist, **seine Länge 50 Zeichen nicht überschreitet**.

### `Query` und `Annotated` importieren

Importieren Sie zuerst:

* `Query` von `fastapi`
* `Annotated` von `typing` (oder von `typing_extensions` in Python unter 3.9)

При настройке логики развёртываний, вы можете указать **целевое значение** утилизации ресурсов, допустим, **от 50% до 90%**. Обычно эти метрики и используют.

     `Union[str, None]` 🍕 ✔ 👆 👨‍🎨 🚚 👻 🐕‍🦺, ✋️ ⚫️ 🚫 ⚫️❔ 💬 FastAPI 👈 👉 🔢 🚫 ✔.

⤴️, 👥 💪 🚶‍♀️ 🌅 🔢 `Query`. 👉 💼, `max_length` 🔢 👈 ✔ 🎻:

```Python
q: Union[str, None] = Query(default=None, max_length=50)
```

👉 🔜 ✔ 📊, 🎦 🆑 ❌ 🕐❔ 📊 🚫 ☑, & 📄 🔢 🗄 🔗 *➡ 🛠️*.

## 🚮 🌅 🔬

👆 💪 🚮 🔢 `min_length`:

=== "🐍 3️⃣.6️⃣ & 🔛"

    ```Python hl_lines="10"

    ```

=== "Python 3.9+"

    ```Python hl_lines="23-49"
    {!> ../../../docs_src/schema_extra_example/tutorial004_an_py39.py!}
    ```

=== "Python 3.8+"

    ```Python hl_lines="24-50"
    {!> ../../../docs_src/schema_extra_example/tutorial004_an.py!}
    ```

=== "Python 3.10+ non-Annotated"

    !!! tip Заметка
        Рекомендуется использовать версию с `Annotated`, если это возможно.

この場合、**1つ余分なサーバー**を用意し、その上でいくつかのプロセスを実行し、すべてのサーバーが**十分なRAMとCPU時間を持つようにする**のがよいでしょう。

また、何らかの理由でAPIの利用が急増する可能性もあります。もしかしたらそれが流行ったのかもしれないし、他のサービスやボットが使い始めたのかもしれないです。そのような場合に備えて、余分なリソースを用意しておくと安心でしょう。

例えば、リソース使用率の**50%から90%の範囲**で**任意の数字**をターゲットとすることができます。

重要なのは、デプロイメントを微調整するためにターゲットを設定し測定することが、おそらく使用したい主要な要素であることです。

`htop`のような単純なツールを使って、サーバーで使用されているCPUやRAM、あるいは各プロセスで使用されている量を見ることができます。あるいは、より複雑な監視ツールを使って、サーバに分散して使用することもできます。

def get_top_users(
    *,
    counter: Counter,
    authors: Dict[str, Author],
    skip_users: Container[str],
    min_count: int = 2,
):
    users = []
    for commenter, count in counter.most_common(50):
        if commenter in skip_users:
            continue
        if count >= min_count:
            author = authors[commenter]
            users.append(
                {