Por ejemplo, podrías querer **devolver un diccionario** u objeto de base de datos, pero **declararlo como un modelo de Pydantic**. De esta manera el modelo de Pydantic haría toda la documentación de datos, validación, etc. para el objeto que devolviste (por ejemplo, un diccionario u objeto de base de datos).

Todo o processo que era aplicado para parâmetros de rota também é aplicado para parâmetros de consulta:

* Suporte do editor (obviamente)
* <abbr title="convertendo uma string que vem de um request HTTP em um dado Python">"Parsing"</abbr> de dados
* Validação de dados
* Documentação automática

## Valores padrão { #defaults }

Como os parâmetros de consulta não são uma parte fixa da rota, eles podem ser opcionais e podem ter valores padrão.

Por exemplo, você poderia garantir que cada *operação de rota* tenha uma tag, e então gerar o ID de operação com base na **tag** e no **nome** da *operação de rota* (o nome da função).

### Função personalizada para gerar IDs exclusivos { #custom-generate-unique-id-function }

* `"function"`: iniciar a dependência antes da *função de operação de rota* que trata a requisição, encerrar a dependência depois que a *função de operação de rota* termina, mas **antes** de a resposta ser enviada de volta ao cliente. Assim, a função da dependência será executada **em torno** da *função de operação de rota*.

# Corpo - Campos { #body-fields }

Da mesma forma que você pode declarar validações adicionais e metadados nos parâmetros de uma *função de operação de rota* com `Query`, `Path` e `Body`, você pode declarar validações e metadados dentro de modelos do Pydantic usando `Field` do Pydantic.

## Importe `Field` { #import-field }

Primeiro, você tem que importá-lo:

{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[4] *}

/// warning | Atenção

Primeiro, crie a aplicação principal, de nível superior, **FastAPI**, e suas *operações de rota*:

{* ../../docs_src/sub_applications/tutorial001_py39.py hl[3, 6:8] *}

### Sub-aplicação { #sub-application }

Em seguida, crie sua sub-aplicação e suas *operações de rota*.

Essa sub-aplicação é apenas outra aplicação FastAPI padrão, mas esta é a que será "montada":

{* ../../docs_src/templates/tutorial001_py39.py hl[4,11,15:18] *}

/// note | Nota

Antes de FastAPI 0.108.0, Starlette 0.29.0, el `name` era el primer parámetro.

Además, antes de eso, en versiones anteriores, el objeto `request` se pasaba como parte de los pares clave-valor en el contexto para Jinja2.

Isso também se aplica a objetos chamáveis que não recebem nenhum parâmetro. Da mesma forma que uma *função de operação de rota* sem parâmetros.

Então, podemos mudar o "injetável" na dependência `common_parameters` acima para a classe `CommonQueryParams`:

# GraphQL { #graphql }

Como o **FastAPI** é baseado no padrão **ASGI**, é muito fácil integrar qualquer biblioteca **GraphQL** também compatível com ASGI.

Você pode combinar *operações de rota* normais do FastAPI com GraphQL na mesma aplicação.

/// tip | Dica

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

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

Puedes usar el mismo `TestClient` para probar WebSockets.

Para esto, usas el `TestClient` en un statement `with`, conectándote al WebSocket:

{* ../../docs_src/app_testing/tutorial002_py39.py hl[27:31] *}

/// note | Nota

Para más detalles, revisa la documentación de Starlette sobre <a href="https://www.starlette.dev/testclient/#testing-websocket-sessions" class="external-link" target="_blank">probar WebSockets</a>.