{!> ../../docs_src/query_params/tutorial002_py310.py!}
```

////

//// tab | Python 3.8+

```Python hl_lines="9"
{!> ../../docs_src/query_params/tutorial002.py!}
```

////

Nesse caso, o parâmetro da função `q` será opcional, e `None` será o padrão.

/// check | "Verificar"

   * {@inheritDoc}
   *
   * <p>All elements in the returned list must be {@link ListenableFuture} instances. The easiest
   * way to obtain a {@code List<ListenableFuture<T>>} from this method is an unchecked (but safe)
   * cast:
   *
   * <pre>
   *   {@code @SuppressWarnings("unchecked") // guaranteed by invokeAll contract}
   *   {@code List<ListenableFuture<T>> futures = (List) executor.invokeAll(tasks);}
   * </pre>
   *

/// tip | "Dica"

Prefira utilizar a versão `Annotated` se possível.

///

```Python hl_lines="10"
{!> ../../docs_src/dependencies/tutorial011.py!}
```

////

Neste caso, o `__call__` é o que o **FastAPI** utilizará para verificar parâmetros adicionais e sub dependências, e isso é o que será chamado para passar o valor ao parâmetro na sua *função de operação de rota* posteriormente.

Si no eres una persona "experta" en OpenAPI, probablemente no necesitas leer esto.

///

Puedes asignar el `operationId` de OpenAPI para ser usado en tu *operación de path* con el parámetro `operation_id`.

En este caso tendrías que asegurarte de que sea único para cada operación.

```Python hl_lines="6"
{!../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial001.py!}
```

import http.client
import inspect
import warnings
from typing import Any, Dict, List, Optional, Sequence, Set, Tuple, Type, Union, cast

from fastapi import routing
from fastapi._compat import (
    GenerateJsonSchema,
    JsonSchemaValue,
    ModelField,
    Undefined,
    get_compat_model_name_map,
    get_definitions,
    get_schema_from_model_field,
    lenient_issubclass,
)
from fastapi.datastructures import DefaultPlaceholder

  }

  absl::Status AddInput(AbstractTensorHandle* input) override {
    GraphTensor* t = dyn_cast<GraphTensor>(input);
    if (!t) {
      return tensorflow::errors::InvalidArgument(
          "Unable to cast input to GraphTensor");
    }
    TF_AddInput(op_.get(), t->output_);
    return absl::OkStatus();
  }
  absl::Status AddInputList(
      absl::Span<AbstractTensorHandle* const> inputs) override {

Type inference and automatic conversion of values is performed based on the context when the value is un-typed (such as when reading CSV data). If present, the CAST function overrides automatic conversion.

The [mc sql](https://min.io/docs/minio/linux/reference/minio-mc/mc-sql.html) command can be used for executing queries using the command line.

///

/// info | Informação

Para declarar cookies, você precisa usar `Cookie`, pois caso contrário, os parâmetros seriam interpretados como parâmetros de consulta.

///

## Recapitulando

package com.google.common.base;

import com.google.common.annotations.GwtCompatible;
import javax.annotation.CheckForNull;
import org.checkerframework.checker.nullness.qual.Nullable;

/** A utility method to perform unchecked casts to suppress errors produced by nullness analyses. */
@GwtCompatible
@ElementTypesAreNonnullByDefault
final class NullnessCasts {
  /**

/// tip | "Dica"

**GraphQL** resolve alguns casos de uso muito específicos.

Ele tem **vantagens** e **desvantagens** quando comparado a **web APIs** comuns.

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

///

## Bibliotecas GraphQL

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