Todo o processo que era aplicado para parâmetros de rota também é aplicado para parâmetros de consulta:

* Suporte do editor (obviamente)
* <dfn title="convertendo a string que vem de um request HTTP em dados Python">"análise"</dfn> de dados
* Validação de dados
* Documentação automática

## Valores padrão { #defaults }

Como os parâmetros de consulta não são uma parte fixa da rota, eles podem ser opcionais e podem ter valores padrão.

Neste caso, o `__call__` é o que o **FastAPI** utilizará para verificar parâmetros adicionais e sub dependências, e isso é o que será chamado para passar o valor ao parâmetro na sua *função de operação de rota* posteriormente.

## Parametrizar a instância { #parameterize-the-instance }

E agora, nós podemos utilizar o `__init__` para declarar os parâmetros da instância que podemos utilizar para "parametrizar" a dependência:

Por exemplo, você poderia garantir que cada *operação de rota* tenha uma tag, e então gerar o ID de operação com base na **tag** e no **nome** da *operação de rota* (o nome da função).

### Função personalizada para gerar IDs exclusivos { #custom-generate-unique-id-function }

Mas você também pode declarar a `Response` que deseja utilizar (e.g. qualquer subclasse de `Response`), no *decorador de operação de rota* usando o parâmetro `response_class`.

O conteúdo que você retorna da sua *função de operação de rota* será colocado dentro dessa `Response`.

/// note | Nota

* `"function"`: iniciar a dependência antes da *função de operação de rota* que trata a requisição, encerrar a dependência depois que a *função de operação de rota* termina, mas **antes** de a resposta ser enviada de volta ao cliente. Assim, a função da dependência será executada **em torno** da *função de operação de rota*.

Primeiro, crie a aplicação principal, de nível superior, **FastAPI**, e suas *operações de rota*:

{* ../../docs_src/sub_applications/tutorial001_py310.py hl[3, 6:8] *}

### Sub-aplicação { #sub-application }

Em seguida, crie sua sub-aplicação e suas *operações de rota*.

Essa sub-aplicação é apenas outra aplicação FastAPI padrão, mas esta é a que será "montada":

# GraphQL { #graphql }

Como o **FastAPI** é baseado no padrão **ASGI**, é muito fácil integrar qualquer biblioteca **GraphQL** também compatível com ASGI.

Você pode combinar *operações de rota* normais do FastAPI com GraphQL na mesma aplicação.

/// tip | Dica

**GraphQL** resolve alguns casos de uso muito específicos.

Ele tem **vantagens** e **desvantagens** quando comparado a **web APIs** comuns.

	cycleInfo   *currentScannerCycle
}

var globalScannerMetrics scannerMetrics

const (
	// START Realtime metrics, that only to records
	// last minute latencies and total operation count.
	scannerMetricReadMetadata scannerMetric = iota
	scannerMetricCheckMissing
	scannerMetricSaveUsage
	scannerMetricApplyAll
	scannerMetricApplyVersion
	scannerMetricTierObjSweep
	scannerMetricHealCheck
	scannerMetricILM

Isso também se aplica a objetos chamáveis que não recebem nenhum parâmetro. Da mesma forma que uma *função de operação de rota* sem parâmetros.

Então, podemos mudar o "injetável" na dependência `common_parameters` acima para a classe `CommonQueryParams`:

# Corpo - Campos { #body-fields }

Da mesma forma que você pode declarar validações adicionais e metadados nos parâmetros de uma *função de operação de rota* com `Query`, `Path` e `Body`, você pode declarar validações e metadados dentro de modelos do Pydantic usando `Field` do Pydantic.

## Importe `Field` { #import-field }

Primeiro, você tem que importá-lo:

{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[4] *}

/// warning | Atenção