@pytest.fixture(name="client")
def get_client():
    from docs_src.query_params_str_validations.tutorial011_an_py310 import app

    client = TestClient(app)
    return client


@needs_py310
def test_multi_query_values(client: TestClient):
    url = "/items/?q=foo&q=bar"
    response = client.get(url)
    assert response.status_code == 200, response.text
    assert response.json() == {"q": ["foo", "bar"]}


@needs_py310

@pytest.fixture(name="client")
def get_client():
    from docs_src.query_params_str_validations.tutorial011_py39 import app

    client = TestClient(app)
    return client


@needs_py39
def test_multi_query_values(client: TestClient):
    url = "/items/?q=foo&q=bar"
    response = client.get(url)
    assert response.status_code == 200, response.text
    assert response.json() == {"q": ["foo", "bar"]}


@needs_py39

    response = client.get("/items/")
    assert response.status_code == 200, response.text
    assert response.json() == [
        {
            "name": "Portal Gun",
            "description": "Device to travel through the multi-rick-verse",
        },
        {"name": "Plumbus", "description": None},
    ]


@needs_py310
@needs_pydanticv2
def test_openapi_schema(client: TestClient) -> None:
    response = client.get("/openapi.json")

<div class="termy">

```console
$ bash scripts/format-imports.sh
```

</div>

Como ele roda um comando após o outro, modificando e revertendo muitos arquivos, ele demora um pouco para concluir, então pode ser um pouco mais fácil utilizar `scripts/format.sh` frequentemente e `scripts/format-imports.sh` somente após "commitar uma branch".

## Documentação

Os mesmos modelos são compartilhados entre as requisições, então não é um modelo por requisição, ou um por usuário ou algo parecido.

Vamos imaginar que o carregamento do modelo pode **demorar bastante tempo**, porque ele tem que ler muitos **dados do disco**. Então você não quer fazer isso a cada requisição.

Se você se sente perdido com todo esse assunto de **"expressão regular"**, não se preocupe. Esse é um assunto complicado para a maioria das pessoas. Você ainda pode fazer muitas coisas sem utilizar expressões regulares.

Mas assim que você precisar e já tiver aprendido sobre, saiba que você poderá usá-las diretamente no **FastAPI**.

## Valores padrão

* ✨ Update GitHub Action: notify-translations, to avoid a race conditions. PR [#3989](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/3989) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).
* ⬆️ Upgrade development `autoflake`, supporting multi-line imports. PR [#3988](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/3988) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).

## Futuro

Nesse ponto, já está claro que o **FastAPI** com suas ideias está sendo útil para muitas pessoas.

Ele foi escolhido sobre outras alternativas anteriores por se adequar melhor em muitos casos.

Muitos desenvolvedores e times já dependem do **FastAPI** para seus projetos (incluindo eu e meu time).

Mas ainda há muitas melhorias e funcionalidades a vir.

**FastAPI** tem um grande futuro à frente.

## Pydantic

Toda a validação de dados é feita por baixo dos panos pelo <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a>, então você tem todos os benefícios disso. E assim você sabe que está em boas mãos.

Você pode usar as mesmas declarações de tipo com `str`, `float`, `bool` e muitos outros tipos complexos de dados.

Vamos explorar muitos destes tipos nos próximos capítulos do tutorial.

Isso também significa que em muitos casos você poderá passar o mesmo objeto que você receber de uma requisição **diretamente para o banco de dados**, já que tudo é validado automaticamente.

O mesmo se aplica no sentido inverso, em muitos casos você poderá simplesmente passar o objeto que você recebeu do banco de dados **diretamente para o cliente**.