Esto también significa que en muchos casos puedes pasar el mismo objeto que obtuviste de un request **directamente a la base de datos**, dado que todo es validado automáticamente.

Lo mismo aplica para el sentido contrario. En muchos casos puedes pasar el objeto que obtienes de la base de datos **directamente al cliente**.

* Muchas características extra (gracias a Starlette) como:
    * **WebSockets**
    * **GraphQL**
    * pruebas extremadamente fáciles con HTTPX y `pytest`
    * **CORS**
    * **Cookie Sessions**
    * ...y mucho más.

## Rendimiento

Muchos, muchos usuarios, pero el servidor está esperando 🕙 el envío de las peticiones ya que su conexión no es buena.

Y luego esperando 🕙 nuevamente a que las respuestas retornen.

Esta "espera" 🕙 se mide en microsegundos, pero aun así, sumando todo, al final es mucha espera.

Es por eso que tiene mucho sentido usar código asíncrono ⏸🔀⏯ para las API web.

{!../../../docs_src/first_steps/tutorial001.py!}
```

Puedes devolver `dict`, `list`, valores singulares como un `str`, `int`, etc.

También puedes devolver modelos de Pydantic (ya verás más sobre esto más adelante).

Hay muchos objetos y modelos que pueden ser convertidos automáticamente a JSON (incluyendo ORMs, etc.). Intenta usar tus favoritos, es muy probable que ya tengan soporte.

## Repaso

* Importa `FastAPI`.

That will create a directory `./env/` with the Python binaries, and then you will be able to install packages for that local environment.

### Activate the environment

Activate the new environment with:

=== "Linux, macOS"

    <div class="termy">

    ```console
    $ source ./env/bin/activate
    ```

    </div>

=== "Windows PowerShell"

    <div class="termy">

    ```console

<div class="termy">

```console
$ bash scripts/format-imports.sh
```

</div>

Como ele roda um comando após o outro, modificando e revertendo muitos arquivos, ele demora um pouco para concluir, então pode ser um pouco mais fácil utilizar `scripts/format.sh` frequentemente e `scripts/format-imports.sh` somente após "commitar uma branch".

## Documentação

---

Essa poderia ser a história paralela equivalente aos hambúrgueres.

Para um exemplo "mais real", imagine um banco.

Até recentemente, a maioria dos bancos tinha muitos caixas e uma grande fila.

Todos os caixas fazendo todo o trabalho, um cliente após o outro.

E você tinha que esperar na fila por um longo tempo ou poderia perder a vez.

Your server(s) is (are) a **resource**, you can consume or **utilize**, with your programs, the computation time on the CPUs, and the RAM memory available.

How much of the system resources do you want to be consuming/utilizing? It might be easy to think "not much", but in reality, you will probably want to consume **as much as possible without crashing**.

Many packages that simplify it a lot have to make many compromises with the data model, database, and available features. And some of these packages that simplify things too much actually have security flaws underneath.

---

**FastAPI** doesn't make any compromise with any database, data model or tool.

It gives you all the flexibility to choose the ones that fit your project the best.

    assert response.status_code == 200, response.text
    assert response.json() == data


def test_model_with_tuple_invalid():
    data = {"items": [["foo", "bar"], ["baz", "whatelse", "too", "much"]]}
    response = client.post("/model-with-tuple/", json=data)
    assert response.status_code == 422, response.text

    data = {"items": [["foo", "bar"], ["baz"]]}
    response = client.post("/model-with-tuple/", json=data)