Então utilizamos a requisição diretamente, e extraímos o corpo como `bytes`. Isso significa que o FastAPI não vai sequer tentar analisar o corpo da requisição como JSON.

E então no nosso código, nós analisamos o conteúdo YAML diretamente, e estamos utilizando o mesmo modelo Pydantic para validar o conteúdo YAML:

//// tab | Pydantic v2

import logging
import secrets
import subprocess
from collections import defaultdict
from pathlib import Path
from typing import Any

import httpx
import yaml
from github import Github
from pydantic import BaseModel, SecretStr
from pydantic_settings import BaseSettings

github_graphql_url = "https://api.github.com/graphql"


sponsors_query = """
query Q($after: String) {
  user(login: "tiangolo") {

/**
 * Extracts text content and metadata from Markdown files.
 * This extractor provides better structured data extraction compared to Tika's generic text extraction.
 *
 * <p>Features:
 * <ul>
 *   <li>YAML front matter metadata extraction</li>
 *   <li>Heading structure extraction</li>
 *   <li>Link URL extraction</li>
 *   <li>Code block content extraction</li>
 *   <li>Clean text conversion from Markdown</li>

import logging
import secrets
import subprocess
from collections import Counter
from datetime import datetime
from pathlib import Path
from typing import Any

import httpx
import yaml
from github import Github
from pydantic import BaseModel, SecretStr
from pydantic_settings import BaseSettings

github_graphql_url = "https://api.github.com/graphql"


prs_query = """
query Q($after: String) {

- Added support for a new kubectl output format, `kyaml`. KYAML was a strict subset of YAML and should be accepted by any YAML processor. The formatting of KYAML was halfway between JSON and YAML.  Because it was more explicit than the default YAML style, it was less error-prone. ([#132942](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/132942), [@thockin](https://github.com/thockin)) [SIG API Machinery,...

        - '!pyproject.toml'

internal:
  - all:
    - changed-files:
      - any-glob-to-any-file:
        - .github/**
        - scripts/**
        - .gitignore
        - .pre-commit-config.yaml
        - pdm_build.py
        - requirements*.txt
        - docs/en/data/sponsors.yml
        - docs/en/overrides/main.html
      - all-globs-to-all-files:
        - '!docs/*/docs/**'
        - '!fastapi/**'

Он работает так: вы пишете определение схемы в формате YAML внутри докстринга каждой функции, обрабатывающей маршрут.

И он генерирует схемы OpenAPI.

Так это работает во Flask, Starlette, Responder и т. д.

Но у нас снова возникает проблема: появляется микро-синтаксис внутри строки Python (большой YAML).

	github.com/pmezard/go-difflib v1.0.0 // indirect
	github.com/tjfoc/gmsm v1.4.1 // indirect
	golang.org/x/crypto v0.43.0 // indirect
	golang.org/x/sync v0.17.0 // indirect
	golang.org/x/text v0.30.0 // indirect
	gopkg.in/yaml.v3 v3.0.1 // indirect
)

Flask, Starlette, Responder ve benzerlerinde bu şekilde çalışıyor.

Fakat sonrasında yine mikro sözdizimi problemiyle karşılaşıyoruz. Python metinlerinin içinde koskoca bir YAML oluyor.

Принцип роботи полягає в тому, що ви пишете визначення схеми, використовуючи формат YAML, у docstring кожної функції, що обробляє маршрут.

І він генерує схеми OpenAPI.

Так це працює у Flask, Starlette, Responder тощо.

Але потім ми знову маємо проблему наявності мікросинтаксису всередині Python строки (великий YAML).