Puedes combinar *operaciones de path* regulares de la library de FastAPI con GraphQL en la misma aplicación.

/// tip | Consejo

**GraphQL** resuelve algunos casos de uso específicos.

Tiene **ventajas** y **desventajas** cuando lo comparas con **APIs web** comunes.

* **Sintentico**: Minimizza la duplicazione di codice. Molteplici funzionalità, ognuna con la propria dichiarazione dei parametri. Meno errori.
* **Robusto**: Crea codice pronto per la produzione con documentazione automatica interattiva.

Tú declaras la "forma" de los datos mediante clases con atributos.

Cada atributo tiene un tipo.

Luego creas un instance de esa clase con algunos valores y Pydantic validará los valores, los convertirá al tipo apropiado (si ese es el caso) y te dará un objeto con todos los datos.

Y obtienes todo el soporte del editor con el objeto resultante.

Tomado de la documentación oficial de Pydantic:

Pero al mismo tiempo, las funciones definidas con `async def` deben ser "esperadas". Por lo tanto, las funciones con `async def` solo se pueden invocar dentro de las funciones definidas con `async def` también.

Entonces, relacionado con la paradoja del huevo y la gallina, ¿cómo se llama a la primera función `async`?

Entonces lo puedes usar con:

```Python hl_lines="6"
{!../../docs_src/path_params/tutorial004.py!}
```

/// tip | Consejo

Podrías necesitar que el parámetro contenga `/home/johndoe/myfile.txt` con un slash inicial (`/`).

En este caso la URL sería `/files//home/johndoe/myfile.txt` con un slash doble (`//`) entre `files` y `home`.

///

* **Sin comprometerse** con bases de datos, frontend, etc. Pero permitiendo integración fácil con todos ellos.

### "Plug-ins" ilimitados

O dicho de otra manera, no hay necesidad para "plug-ins". Importa y usa el código que necesites.

## Importar `Cookie`

Primero importa `Cookie`:

{* ../../docs_src/cookie_params/tutorial001_an_py310.py hl[3]*}

## Declarar parámetros de `Cookie`

Luego declara los parámetros de cookie usando la misma estructura que con `Path` y `Query`.

El primer valor es el valor por defecto, puedes pasar todos los parámetros adicionales de validación o anotación:

{* ../../docs_src/cookie_params/tutorial001_an_py310.py hl[9]*}

# Tutorial - Guía de Usuario

Este tutorial te muestra cómo usar **FastAPI** con la mayoría de sus características paso a paso.

Cada sección se basa gradualmente en las anteriores, pero está estructurada en temas separados, así puedes ir directamente a cualquier tema en concreto para resolver tus necesidades específicas sobre la API.

Funciona también como una referencia futura, para que puedas volver y ver exactamente lo que necesitas.

## Ejecuta el código

		Enable: true,
		Address: xnet.Host{
			Name:      "localhost",
			Port:      (xnet.Port(opts.Port)),
			IsPortSet: true,
		},
		Subject: "test",
	}
	con, err := clientConfig.connectNats()
	if err != nil {
		t.Errorf("Could not connect to nats: %v", err)
	}
	defer con.Close()
}

func TestNatsConnUserPass(t *testing.T) {
	opts := natsserver.DefaultTestOptions
	opts.Port = 14223
	opts.Username = "testminio"

Por ejemplo, no puedes poner un modelo Pydantic en una `JSONResponse` sin primero convertirlo a un `dict` con todos los tipos de datos (como `datetime`, `UUID`, etc) convertidos a tipos compatibles con JSON.

Para esos casos, puedes usar el `jsonable_encoder` para convertir tus datos antes de pasarlos a la respuesta:

```Python hl_lines="4 6 20 21"