from typing import Annotated

from fastapi import FastAPI, Query

app = FastAPI()


@app.get("/items/")
async def read_items(q: Annotated[str, Query(min_length=3)] = ...):
    results = {"items": [{"item_id": "Foo"}, {"item_id": "Bar"}]}
    if q:
        results.update({"q": q})

using them to decorate a function with a single `yield`.

That's what **FastAPI** uses internally for dependencies with `yield`.

But you don't have to use the decorators for FastAPI dependencies (and you shouldn't).

FastAPI will do it for you internally.

O que inspirou o **FastAPI**, como ele se compara às alternativas e o que FastAPI aprendeu delas.

## Introdução

**FastAPI** não poderia existir se não fosse pelos trabalhos anteriores de outras pessoas.

Houveram tantas ferramentas criadas que ajudaram a inspirar sua criação.

from fastapi import Cookie, FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class Cookies(BaseModel):
    model_config = {"extra": "forbid"}

    session_id: str
    fatebook_tracker: str | None = None
    googall_tracker: str | None = None


@app.get("/items/")
async def read_items(cookies: Cookies = Cookie()):

from typing import Annotated

from fastapi import FastAPI, Form
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class FormData(BaseModel):
    username: str
    password: str

    class Config:
        extra = "forbid"


@app.post("/login/")
async def login(data: Annotated[FormData, Form()]):

## 开发

当我启动 **FastAPI** 开发的时候，绝大多数部件都已经就位，设计已经定义，需求项和工具也已经准备就绪，相关标准与规范的知识储备也非常清晰而新鲜。

## 未来

至此，**FastAPI** 及其理念已经为很多人所用。

对于很多用例，它比以前很多备选方案都更适用。

很多开发者和开发团队已经依赖 **FastAPI** 开发他们的项目（包括我和我的团队）。

但，**FastAPI** 仍有很多改进的余地，也还需要添加更多的功能。

总之，**FastAPI** 前景光明。

    * Se você está comparando o Starlette, compare-o com o Sanic, Flask, Django, etc. Frameworks web (ou microframeworks).
* **FastAPI**:
    * Da mesma forma que o Starlette utiliza o Uvicorn e não consegue ser mais rápido que ele, o **FastAPI** utiliza o Starlette, portanto, ele não consegue ser mais rápido que ele.

    * Se você quer fazer comparações com o Starlette, compare com Sanic, Flask, Django, etc. _Frameworks Web_ (ou _microframeworks_).
* **FastAPI**:
    * Do mesmo modo que Starlette utiliza Uvicorn e não pode ser mais rápido que ele, **FastAPI** utiliza o Starlette, então não tem como ser mais rápido do que o Starlette.

from fastapi import Cookie, FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class Cookies(BaseModel):
    class Config:
        extra = "forbid"

    session_id: str
    fatebook_tracker: str | None = None
    googall_tracker: str | None = None


@app.get("/items/")
async def read_items(cookies: Cookies = Cookie()):

from fastapi import FastAPI, Query

app = FastAPI()


@app.get("/items/")
async def read_items(
    q: str | None = Query(
        default=None, min_length=3, max_length=50, pattern="^fixedquery$"
    ),
):
    results = {"items": [{"item_id": "Foo"}, {"item_id": "Bar"}]}
    if q:
        results.update({"q": q})