```Python hl_lines="3 5-6"
{
"name": "Baz",
"description": None,
"price": 50.2,
"tax": 10.5,
"tags": []
}
```

O FastAPI é inteligente o suficiente (na verdade, o Pydantic é inteligente o suficiente) para perceber que, embora `description`, `tax` e `tags` tenham os mesmos valores que os padrões, eles foram definidos explicitamente (em vez de retirados dos padrões).

```Python hl_lines="3  5-6"
{
    "name": "Baz",
    "description": None,
    "price": 50.2,
    "tax": 10.5,
    "tags": []
}
```

FastAPI es lo suficientemente inteligente (de hecho, Pydantic es lo suficientemente inteligente) para darse cuenta de que, a pesar de que `description`, `tax` y `tags` tienen los mismos valores que los valores por defecto, fueron establecidos explícitamente (en lugar de tomados de los valores por defecto).

{* ../../docs_src/query_params/tutorial002_py310.py hl[7] *}

/// check | Revisa

Además, nota que **FastAPI** es lo suficientemente inteligente para notar que el parámetro de path `item_id` es un parámetro de path y `q` no lo es, por lo tanto, es un parámetro de query.

///

## Conversión de tipos en parámetros de query

descrito em [Sub Aplicações - Montagens](sub-applications.md){.internal-link target=_blank}) enquanto também usa um proxy com `root_path`, você pode fazer isso normalmente, como esperaria.

O FastAPI usará internamente o `root_path` de forma inteligente, então tudo funcionará. ✨...

describe en [Aplicaciones secundarias - Monturas](sub-applications.md){.internal-link target=_blank}) mientras usas un proxy con `root_path`, puedes hacerlo normalmente, como esperarías.

FastAPI usará internamente el `root_path` de manera inteligente, así que simplemente funcionará. ✨...

Mientras estás sentado en la mesa con tu crush, mientras esperas las hamburguesas, puedes pasar ese tiempo admirando lo increíble, lindo e inteligente que es tu crush ✨😍✨.

<img src="/img/async/concurrent-burgers/concurrent-burgers-05.png" class="illustration">

}
-dontnote sun.misc.JavaLangAccess
-keep class sun.misc.JavaLangAccess {
  *** getStackTraceElement(...);
  *** getStackTraceDepth(...);
}

# FinalizableReferenceQueue calls this reflectively
# Proguard is intelligent enough to spot the use of reflection onto this, so we
# only need to keep the names, and allow it to be stripped out if
# FinalizableReferenceQueue is unused.
-keepnames class com.google.common.base.internal.Finalizer {

{* ../../docs_src/query_params/tutorial002_py310.py hl[7] *}

In diesem Fall wird der Funktionsparameter `q` optional, und standardmäßig `None` sein.

/// check

Beachten Sie auch, dass **FastAPI** intelligent genug ist, um zu erkennen, dass `item_id` ein Pfad-Parameter ist und `q` keiner, daher muss letzteres ein Query-Parameter sein.

///

## Query-Parameter Typkonvertierung

		methods: []string{http.MethodDelete, http.MethodPut, http.MethodGet},
		queries: []string{"ownershipControls", ""},
	},
	{
		api:     "intelligent-tiering",
		methods: []string{http.MethodDelete, http.MethodPut, http.MethodGet},
		queries: []string{"intelligent-tiering", ""},
	},
	{
		api:     "analytics",
		methods: []string{http.MethodDelete, http.MethodPut, http.MethodGet},
		queries: []string{"analytics", ""},

researchers push the state-of-the-art in ML and developers easily build and
deploy ML-powered applications.

TensorFlow was originally developed by researchers and engineers working within
the Machine Intelligence team at Google Brain to conduct research in machine
learning and neural networks. However, the framework is versatile enough to be
used in other areas as well.