#### Veri "Şeması"

"Şema" terimi, JSON içeriği gibi bazı verilerin şeklini de ifade edebilir.

Bu durumda, JSON özellikleri ve sahip oldukları veri türleri gibi anlamlarına gelir.

#### OpenAPI ve JSON Şema

They are, more or less, at opposite ends, complementing each other.

Requests has a very simple and intuitive design, it's very easy to use, with sensible defaults. But at the same time, it's very powerful and customizable.

That's why, as said in the official website:

> Requests is one of the most downloaded Python packages of all time

The way you use it is very simple. For example, to do a `GET` request, you would write:

```Python

/// note | Detalhes técnicos

Na realidade, `Query`, `Path` e outros que você verá em seguida, criam objetos de subclasses de uma classe `Param` comum, que é ela mesma uma subclasse da classe `FieldInfo` do Pydantic.

E `Field` do Pydantic retorna uma instância de `FieldInfo` também.

`Body` também retorna objetos de uma subclasse de `FieldInfo` diretamente. E tem outras que você verá mais tarde que são subclasses da classe `Body`.

			if u.BitrotScan {
				scan = madmin.HealDeepScan
			}

			if u.Object == "" {
				healBucket(u.Bucket, scan)
			} else {
				if len(u.Versions) > 0 {
					vers := len(u.Versions) / 16
					if vers > 0 {
						for i := range vers {
							healObject(u.Bucket, u.Object, uuid.UUID(u.Versions[16*i:]).String(), scan)
						}
					}
				} else {
					healObject(u.Bucket, u.Object, u.VersionID, scan)
				}

# GraphQL { #graphql }

As **FastAPI** is based on the **ASGI** standard, it's very easy to integrate any **GraphQL** library also compatible with ASGI.

You can combine normal FastAPI *path operations* with GraphQL on the same application.

/// tip

**GraphQL** solves some very specific use cases.

It has **advantages** and **disadvantages** when compared to common **web APIs**.

# Extendendo o OpenAPI

Existem alguns casos em que pode ser necessário modificar o esquema OpenAPI gerado.

Nesta seção, você verá como fazer isso.

## O processo normal

O processo normal (padrão) é o seguinte:

Uma aplicação (instância) do `FastAPI` possui um método `.openapi()` que deve retornar o esquema OpenAPI.

```console
$ fastapi dev main.py

<span style="color: green;">INFO</span>:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
```

</div>

Então, vá para a interface `/docs`, você verá que o **FastAPI** está usando esses **modelos** para **documentar** a API, e ele também os usará para **serializar** e **validar** os dados.

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/sql-databases/image01.png">
</div>

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[8:9] *}

It declares an optional query parameter `q` as a `str`, and then it just returns it.

This is quite simple (not very useful), but will help us focus on how the sub-dependencies work.

## Second dependency, "dependable" and "dependant" { #second-dependency-dependable-and-dependant }

 * cases the consuming thread must call [close] when it has finished reading the response
 * body.
 *
 * ### The response body can be consumed only once.
 *
 * This class may be used to stream very large responses. For example, it is possible to use this
 * class to read a response that is larger than the entire memory allocated to the current process.

Então, se você rodar este exemplo e for até <a href="http://127.0.0.1:8000/items/foo" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/items/foo</a>, você verá a seguinte resposta:

```JSON
{"item_id":"foo"}
```

## Parâmetros da rota com tipos

Você pode declarar o tipo de um parâmetro na função usando as anotações padrões do Python: