"datasource": {
            "type": "prometheus",
            "uid": "${datasource}"
          },
          "editorMode": "code",
          "expr": "sum(irate(istio_requests_total{reporter=~\"$qrep\",destination_service=~\"$service\",response_code!~\"5.*\"}[5m])) / (sum(irate(istio_requests_total{reporter=~\"$qrep\",destination_service=~\"$service\"}[5m])) or on () vector(1))",
          "format": "time_series",
          "intervalFactor": 1,

jobs:
  run:
    name: Spell Check with Typos
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
    - name: Checkout Actions Repository
      uses: actions/checkout@v4

    - name: Check spelling of repo

# Parámetros de query

Cuando declaras otros parámetros de la función que no hacen parte de los parámetros de path estos se interpretan automáticamente como parámetros de "query".

```Python hl_lines="9"
{!../../../docs_src/query_params/tutorial001.py!}
```

El query es el conjunto de pares de key-value que van después del `?` en la URL, separados por caracteres `&`.

Por ejemplo, en la URL:

```
http://127.0.0.1:8000/items/?skip=0&limit=10
```

```Python hl_lines="14-19"
{!../../../docs_src/events/tutorial003.py!}
```

A primeira parte da função, antes do `yield`, será  executada **antes** da aplicação inicializar.

E a parte posterior do `yield` irá executar **após** a aplicação ser encerrada.

### Gerenciador de Contexto Assíncrono

```console
$ pip install "fastapi[all]"

---> 100%
```

</div>

...isso também inclui o `uvicorn`, que você pode usar como o servidor que rodará seu código.

!!! note "Nota"
    Você também pode instalar parte por parte.

    Isso é provavelmente o que você faria quando você quisesse lançar sua aplicação em produção:

    ```
    pip install fastapi
    ```

    Também instale o `uvicorn` para funcionar como servidor:

# Parâmetros de Consulta

Quando você declara outros parâmetros na função que não fazem parte dos parâmetros da rota, esses parâmetros são automaticamente interpretados como parâmetros de "consulta".

```Python hl_lines="9"
{!../../../docs_src/query_params/tutorial001.py!}
```

A consulta é o conjunto de pares chave-valor que vai depois de `?` na URL, separado pelo caractere `&`.

Por exemplo, na URL:

```

          "datasource": {
            "type": "prometheus",
            "uid": "${datasource}"
          },
          "expr": "(sum(irate(container_cpu_usage_seconds_total{namespace!=\"istio-system\",container=\"istio-proxy\"}[1m]))/ (round(sum(irate(istio_requests_total[1m])), 0.001)/1000))/ (sum(irate(istio_requests_total{source_workload=\"istio-ingressgateway\"}[1m])) >bool 10)",
          "format": "time_series",
          "intervalFactor": 1,

# Guía de Usuario Avanzada

## Características Adicionales

El [Tutorial - Guía de Usuario](../tutorial/index.md){.internal-link target=_blank} principal debe ser suficiente para darte un paseo por todas las características principales de **FastAPI**

En las secciones siguientes verás otras opciones, configuraciones, y características adicionales.

!!! tip
    Las próximas secciones **no son necesariamente "avanzadas"**.

              "format": "time_series",
              "intervalFactor": 1,
              "legendFormat": "Routes",
              "refId": "E"
            },
            {
              "datasource": {
                "type": "prometheus",
                "uid": "${datasource}"
              },
              "expr": "sum(irate(pilot_xds_pushes{type=\"sds\"}[1m]))",

Como parte disso, eu precisava investigar, testar e usar muitas alternativas.

A história do **FastAPI** é, em grande parte, a história de seus predecessores.

Como dito na seção [Alternativas](alternatives.md){.internal-link target=_blank}:

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