* one or more methods to modify the behavior of the backing multiset as desired per the <a
 * href="http://en.wikipedia.org/wiki/Decorator_pattern">decorator pattern</a>.
 *
 * <p><b>Warning:</b> The methods of {@code ForwardingMultiset} forward <b>indiscriminately</b> to
 * the methods of the delegate. For example, overriding {@link #add(Object, int)} alone <b>will

That's it.

**2 lines**.

And it has the same shape and structure that all your *path operation functions* have.

You can think of it as a *path operation function* without the "decorator" (without the `@app.get("/some-path")`).

And it can return anything you want.

In this case, this dependency expects:

* An optional query parameter `q` that is a `str`.

Lo importante es que usando los tipos de Python estándar en un único lugar (en vez de añadir más clases, decorator, etc.) **FastAPI** hará mucho del trabajo por ti.

/// info | Información

* el path `/`
* usando una <abbr title="an HTTP GET method">operación <code>get</code></abbr>

/// info | Información sobre `@decorator`

Esa sintaxis `@algo` se llama un "decorador" en Python.

Lo pones encima de una función. Es como un lindo sombrero decorado (creo que de ahí salió el concepto).

/// info | "`@décorateur` Info"

Cette syntaxe `@something` en Python est appelée un "décorateur".

Vous la mettez au dessus d'une fonction. Comme un joli chapeau décoratif (j'imagine que ce terme vient de là 🤷🏻‍♂).

Un "décorateur" prend la fonction en dessous et en fait quelque chose.

 * den Pfad `/`
 * unter der Verwendung der <abbr title="eine HTTP GET Methode"><code>get</code>-Operation</abbr> gehen

/// info | "`@decorator` Information"

Diese `@something`-Syntax wird in Python „Dekorator“ genannt.

Sie platzieren ihn über einer Funktion. Wie ein hübscher, dekorativer Hut (daher kommt wohl der Begriff).

* **Uitbreidbaar**:
    * Met Pydantic kunnen op maat gemaakte datatypen worden gedefinieerd of je kunt validatie uitbreiden met methoden op een model dat is ingericht met de decorator validator.

à :

```Python
    first_name: str, last_name: str
```

C'est tout.

Ce sont des annotations de types :

{*../../docs_src/python_types/tutorial002.py hl[1] *}

À ne pas confondre avec la déclaration de valeurs par défaut comme ici :

```Python
    first_name="john", last_name="doe"
```

C'est une chose différente.

On utilise un deux-points (`:`), et pas un égal (`=`).

* **Extensible**:
    * Pydantic allows custom data types to be defined or you can extend validation with methods on a model decorated with the validator decorator.

`examples` with any of the other utilities (`Query()`, `Body()`, etc.) those examples were not added to the JSON Schema that describes that data (not even to OpenAPI's own version of JSON Schema), they were added directly to the *path operation* declaration in OpenAPI (outside the parts of OpenAPI that use JSON Schema).

But now that FastAPI 0.99.0 and above uses OpenAPI 3.1.0, that uses JSON Schema 2020-12, and Swagger UI 5.0.0 and above, everything is more consistent and the examples are...