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, pattern="^fixedquery$")
    ] = None,
):
    results = {"items": [{"item_id": "Foo"}, {"item_id": "Bar"}]}
    if q:
        results.update({"q": q})

from typing import Union

from fastapi import FastAPI, Query
from typing_extensions import Annotated

app = FastAPI()


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

Para el tutorial, es posible que quieras instalarlo con todas las dependencias y características opcionales:

<div class="termy">

```console
$ pip install "fastapi[all]"

---> 100%
```

</div>

...eso también incluye `uvicorn` que puedes usar como el servidor que ejecuta tu código.

/// note | "Nota"

También puedes instalarlo parte por parte.

as suas aplicações **FastAPI** utilizando o `TestClient` que é fornecido. Até agora, você viu apenas como escrever testes síncronos, sem utilizar funções `async`.

Ser capaz de utilizar funções assíncronas em seus testes pode ser útil, por exemplo, quando você está realizando uma consulta em seu banco de dados de maneira assíncrona. Imagine que você deseja testar realizando requisições para a sua aplicação FastAPI e depois verificar que a sua aplicação inseriu corretamente as informações no banco...

Em algumas situações, você pode precisar usar um servidor **proxy** como Traefik ou Nginx com uma configuração que adiciona um prefixo de caminho extra que não é visto pela sua aplicação.

Nesses casos, você pode usar `root_path` para configurar sua aplicação.

O `root_path` é um mecanismo fornecido pela especificação ASGI (que o FastAPI utiliza, através do Starlette).

O `root_path` é usado para lidar com esses casos específicos.

```

/// tip | Dica

Lembre-se de que se você retornar uma resposta diretamente em vez de usar o parâmetro `Response`, FastAPI a retornará diretamente.

Portanto, você terá que garantir que seus dados sejam do tipo correto. E.g. será compatível com JSON se você estiver retornando um `JSONResponse`.

E também que você não esteja enviando nenhum dado que deveria ter sido filtrado por um `response_model`.

///

    if log.is_file():
        os.remove(log)  # pragma: no cover
    response = client.post("/send-notification/******@****.***?q=some-query")
    assert response.status_code == 200, response.text
    assert response.json() == {"message": "Message sent"}
    with open("./log.txt") as f:

    //                                                                               Query
    //                                                                               =====
    public BsAccessTokenCQ query() {
        assertQueryPurpose();
        return doGetConditionQuery();
    }

    protected BsAccessTokenCQ doGetConditionQuery() {

    // ===================================================================================
    //                                                                               Query
    //                                                                               =====
    public BsRoleTypeCQ query() {
        assertQueryPurpose();
        return doGetConditionQuery();
    }

    protected BsRoleTypeCQ doGetConditionQuery() {

from fastapi import FastAPI, Query
from pydantic import BaseModel, Field
from typing_extensions import Literal

app = FastAPI()


class FilterParams(BaseModel):
    limit: int = Field(100, gt=0, le=100)
    offset: int = Field(0, ge=0)
    order_by: Literal["created_at", "updated_at"] = "created_at"
    tags: list[str] = []


@app.get("/items/")
async def read_items(filter_query: FilterParams = Query()):