{
    "title": "Murder on the Orient Express",
    "authorInfo": {
        "name": "Agatha Christie",
        "yearRange": [1890, 1976],
        "penName": "Mary Westmacott"
    },
    "genre": "Crime novel",
    "publicationHistory": [
        {
            "year": 1934,
            "publisher": "Collins Crime Club (London)",
            "type": "Hardcover",
            "pages": 256
        },
        {
            "year": 1934,

Tensor Processing Units (TPUs). This architecture gives flexibility to the application developer, whereas in previous “parameter server” designs the management of shared state is built into the system, TensorFlow enables developers to experiment with novel optimizations and training algorithms. TensorFlow supports a variety of applications, with a focus on training and inference on deep neural networks. Several Google services use TensorFlow in production, we have released it as an open-source project,...

### Aplicación de nivel superior { #top-level-application }

Primero, crea la aplicación principal de nivel superior de **FastAPI**, y sus *path operations*:

{* ../../docs_src/sub_applications/tutorial001_py39.py hl[3, 6:8] *}

### Sub-aplicación { #sub-application }

### Aplicação de nível superior { #top-level-application }

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

{* ../../docs_src/sub_applications/tutorial001_py39.py hl[3, 6:8] *}

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

Por exemplo, se o cliente tentar enviar um cookie `santa_tracker` com o valor de `good-list-please`, o cliente receberá uma resposta de **erro** informando que o `santa_tracker` <abbr title="O papai noel desaprova a falta de biscoitos. 🎅 Ok, chega de piadas com os cookies.">cookie não é permitido</abbr>:

```json
{
    "detail": [
        {
            "type": "extra_forbidden",

E para comunicar usando WebSockets com seu backend, você provavelmente usaria as utilidades do seu frontend.

Ou você pode ter um aplicativo móvel nativo que se comunica diretamente com seu backend WebSocket, em código nativo.

Ou você pode ter qualquer outra forma de comunicar com o endpoint WebSocket.

---

 * <li>win9x: Windows 95, 98, ME, CE</li>
 * <li>winnt: Windows NT variants</li>
 * <li>unix: Unix-like systems (including Linux)</li>
 * <li>mac: macOS (including Darwin)</li>
 * <li>os/2: OS/2 variants</li>
 * <li>netware: Novell NetWare</li>
 * <li>dos: DOS variants</li>
 * <li>tandem: Tandem systems</li>
 * <li>openvms: OpenVMS</li>
 * <li>z/os: z/OS and OS/390</li>
 * <li>os/400: OS/400</li>
 * </ul>
 *
 * @since 4.0.0
 */

Vamos imaginar que o carregamento do modelo pode **demorar bastante tempo**, porque ele precisa ler muitos **dados do disco**. Então você não quer fazer isso a cada requisição.

/// info | Informação

Observe como `Offer` tem uma lista de `Item`s, que por sua vez têm uma lista opcional de `Image`s

///

## Corpos de listas puras { #bodies-of-pure-lists }

Se o valor de primeiro nível do corpo JSON que você espera for um `array` do JSON (uma` lista` do Python), você pode declarar o tipo no parâmetro da função, da mesma forma que nos modelos do Pydantic:

```Python
images: list[Image]
```

como em:

# Subdependências { #sub-dependencies }

Você pode criar dependências que possuem **subdependências**.

Elas podem ter o nível de **profundidade** que você achar necessário.

O **FastAPI** se encarrega de resolver essas dependências.

## Primeira dependência "dependable" { #first-dependency-dependable }

Você pode criar uma primeira dependência ("dependable") dessa forma:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[8:9] *}