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)):
    results = {"items": [{"item_id": "Foo"}, {"item_id": "Bar"}]}
    if q:
        results.update({"q": q})

from fastapi import FastAPI, Query
from typing_extensions import Annotated

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})

### "Plug-ins" illimités

Ou, en d'autres termes, pas besoin d'eux, importez le code que vous voulez et utilisez le.

Tout intégration est conçue pour être si simple à utiliser (avec des dépendances) que vous pouvez créer un "plug-in" pour votre application en deux lignes de code utilisant la même syntaxe que celle de vos *path operations*

### Testé

from fastapi import FastAPI, Query
from typing_extensions import Annotated

app = FastAPI()


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

from typing import Annotated, Union

from fastapi import FastAPI, Query

app = FastAPI()


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

from typing import Annotated

from fastapi import FastAPI, Query

app = FastAPI()


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

```Python hl_lines="17-22  24"
{!../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007.py!}
```

Néanmoins, bien que nous n'utilisions pas la fonctionnalité par défaut, nous utilisons toujours un modèle Pydantic pour générer manuellement le schéma JSON pour les données que nous souhaitons recevoir en YAML.

    private List<Integer> pageNumberList;

    private int pageSize;

    private int currentPageNumber;

    public String id;

    public String term;

    public String query;

    public String maxSize;

    public String boost;

    public String createdBy;

    public String createdTime;

    public String versionNo;

    public void clear() {

// along with this program.  If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.

package cmd

import (
	"testing"
)

// Test redactLDAPPwd()
func TestRedactLDAPPwd(t *testing.T) {
	testCases := []struct {
		query         string
		expectedQuery string
	}{
		{"", ""},
		{
			"?Action=AssumeRoleWithLDAPIdentity&LDAPUsername=myusername&LDAPPassword=can+youreadthis%3F&Version=2011-06-15",

import org.opensearch.index.query.RangeQueryBuilder;
import org.opensearch.index.query.RegexpQueryBuilder;
import org.opensearch.index.query.SpanTermQueryBuilder;
import org.opensearch.index.query.TermQueryBuilder;
import org.opensearch.index.query.TermsQueryBuilder;
import org.opensearch.index.query.WildcardQueryBuilder;
import org.opensearch.index.query.functionscore.FunctionScoreQueryBuilder;