* Tecniche più avanzate (ma ugualmente semplici) per dichiarare **modelli JSON altamente nidificati** (grazie a Pydantic).
* E altre funzionalità (grazie a Starlette) come:
    * **WebSockets**
    * **GraphQL**
    * test molto facili basati su `requests` e `pytest`
    * **CORS**
    * **Cookie Sessions**
    * ...e altro ancora.

Si vous utilisez des bibliothèques tierces qui nécessitent d'être appelées avec `await`, telles que :

```Python
results = await some_library()
```
Alors, déclarez vos *fonctions de chemins* avec `async def` comme ceci :

```Python hl_lines="2"
@app.get('/')
async def read_results():
    results = await some_library()
    return results
```

!!! note

Por exemplo:

* **Processamento de áudio** ou **imagem**
* **Visão do Computador**: uma imagem é composta por milhões de pixels, cada pixel tem 3 valores (cores, processamento que normalmente exige alguma computação em todos esses pixels ao mesmo tempo)

    "joined": "2018-11-30",
}

my_second_user: User = User(**second_user_data)
```

!!! info
    `**second_user_data` quer dizer:

    Passe as chaves e valores do dicionário `second_user_data` diretamente como argumentos chave-valor, equivalente a: `User(id=4, name="Mary", joined="2018-11-30")`

### Suporte de editores

O benefício de lançar uma exceção em vez de retornar um valor ficará mais evidente na seção sobre Dependências e Segurança.

Neste exemplo, quando o cliente pede, na requisição, por um item cujo ID não existe, a exceção com o status code `404` é lançada:

```Python hl_lines="11"

    ```

!!! note
    Keep in mind that in this case, FastAPI won't check the contents of the list.

    For example, `List[int]` would check (and document) that the contents of the list are integers. But `list` alone wouldn't.

## Declare more metadata

You can add more information about the parameter.

That information will be included in the generated OpenAPI and used by the documentation user interfaces and external tools.

}

my_second_user: User = User(**second_user_data)
```

!!! info
    `**second_user_data` significa:

    Pasa las <abbr title="en español key se refiere a la guía de un diccionario">keys</abbr> y los valores del dict `second_user_data` directamente como argumentos de key-value, equivalente a: `User(id=4, name="Mary", joined="2018-11-30")`

### Soporte del editor

</details>

### Vérifiez

Ouvrez votre navigateur à l'adresse <a href="http://127.0.0.1:8000/items/5?q=somequery" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/items/5?q=somequery</a>.

Vous obtenez alors cette réponse <abbr title="JavaScript Object Notation">JSON</abbr> :

```JSON
{"item_id": 5, "q": "somequery"}
```

Vous venez de créer une API qui :

{!../../../docs_src/python_types/tutorial009.py!}
```

Utiliser `Optional[str]` plutôt que `str` permettra à l'éditeur de vous aider à détecter les erreurs où vous supposeriez qu'une valeur est toujours de type `str`, alors qu'elle pourrait aussi être `None`.

#### Types génériques

Les types qui peuvent contenir des paramètres de types entre crochets, comme :

* `List`
* `Tuple`
* `Set`
* `Dict`
* `Optional`

!!! check "**FastAPI** inspirado para"
    Definir validações extras para tipos de dados usando valores "padrão" de atributos dos modelos. Isso melhora o suporte do editor, e não estava disponível no Pydantic antes.