app = FastAPI()


@app.get("/items/")
async def read_items(
    q: Union[str, None] = Query(
        default=None,
        title="Query string",
        description="Query string for the items to search in the database that have a good match",
        min_length=3,
    ),
):
    results = {"items": [{"item_id": "Foo"}, {"item_id": "Bar"}]}
    if q:
        results.update({"q": q})

@app.get("/items/")
async def read_items(
    q: Annotated[
        Union[str, None],
        Query(
            alias="item-query",
            title="Query string",
            description="Query string for the items to search in the database that have a good match",
            min_length=3,
            max_length=50,
            pattern="^fixedquery$",
            deprecated=True,
        ),
    ] = None,
):

## Exécutez votre code avec votre <abbr title="En anglais: debugger">débogueur</abbr>

Parce que vous exécutez le serveur Uvicorn directement depuis votre code, vous pouvez appeler votre programme Python (votre application FastAPI) directement depuis le <abbr title="En anglais: debugger">débogueur</abbr>.

---

Donc, pendant ce temps, l'ordinateur pourra effectuer d'autres tâches, pendant que "fichier-lent" 📝 se termine.

Ensuite l'ordinateur / le programme 🤖 reviendra à chaque fois qu'il en a la chance que ce soit parce qu'il attend à nouveau, ou car il 🤖 a fini tout le travail qu'il avait à faire. Il 🤖 regardera donc si les tâches qu'il attend ont terminé d'être effectuées.

### Internal

* 🔧 Update sponsors, remove Flint. PR [#10349](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/10349) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).
* 🔧 Rename label "awaiting review" to "awaiting-review" to simplify search queries. PR [#10343](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/10343) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).

app = FastAPI()


@app.get("/items/")
async def read_items(
    q: Annotated[
        str | None,
        Query(
            title="Query string",
            description="Query string for the items to search in the database that have a good match",
            min_length=3,
        ),
    ] = None,
):
    results = {"items": [{"item_id": "Foo"}, {"item_id": "Bar"}]}
    if q:
        results.update({"q": q})

@app.get("/items/")
async def read_items(
    q: Annotated[
        Union[str, None],
        Query(
            alias="item-query",
            title="Query string",
            description="Query string for the items to search in the database that have a good match",
            min_length=3,
            max_length=50,
            pattern="^fixedquery$",
            deprecated=True,
        ),
    ] = None,
):

  - media: '(prefers-color-scheme: dark)'
    scheme: slate
    primary: teal
    accent: amber
    toggle:
      icon: material/lightbulb-outline
      name: Switch to light mode
  features:
  - search.suggest
  - search.highlight
  - content.tabs.link
  - navigation.indexes
  - content.tooltips
  - navigation.path
  - content.code.annotate
  - content.code.copy
  - content.code.select
  - navigation.tabs
  icon:

const div = document.querySelector('.github-topic-projects')

async function getDataBatch(page) {
    const response = await fetch(`https://api.github.com/search/repositories?q=topic:fastapi&per_page=100&page=${page}`, { headers: { Accept: 'application/vnd.github.mercy-preview+json' } })
    const data = await response.json()
    return data
}

async function getData() {
    let page = 1
    let data = []
    let dataBatch = await getDataBatch(page)

* Aide votre **<abbr title="Integrated Development Environment, il s'agit de votre éditeur de code">IDE</abbr>/<abbr title="Programme qui analyse le code à la recherche d'erreurs">linter</abbr>/cerveau**:
    * Parce que les structures de données de pydantic consistent seulement en une instance de classe que vous définissez; l'auto-complétion, le linting, mypy et votre intuition devrait être largement suffisante pour valider vos données.