* **Código assíncrono**
* **`async` e `await`**
* **Corrotinas**

## Código assíncrono

Código assíncrono apenas significa que a linguagem 💬 tem um jeito de dizer para o computador / programa 🤖 que em certo ponto, ele 🤖 terá que esperar por *algo* para finalizar em outro lugar. Vamos dizer que esse *algo* seja chamado "arquivo lento" 📝.

Ter um sistema de injeção de dependência poderoso. Achar um jeito de minimizar repetição de código.

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### <a href="https://sanic.readthedocs.io/en/latest/" class="external-link" target="_blank">Sanic</a>

Ele foi um dos primeiros frameworks Python extremamente rápido baseado em `asyncio`. Ele foi feito para ser muito similar ao Flask.

/// note | "Detalhes técnicos"

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Toda a documentação está no formato Markdown no diretório `./docs/pt/`.

Muitos dos tutoriais tem blocos de código.

Na maioria dos casos, esse blocos de código são aplicações completas que podem ser rodadas do jeito que estão apresentados.

De fato, esses blocos de código não estão escritos dentro do Markdown, eles são arquivos Python dentro do diretório `./docs_src/`.

Não deveríamos deixar isso acontecer, eles poderiam sobrescrever um `id` que já atribuimos na base de dados. Decidir o `id` deve ser feito pelo **backend** ou pelo **banco de dados**, **não pelo cliente**.

Além disso, criamos um `secret_name` para o hero, mas até agora estamos retornando ele em todos os lugares, isso não é muito **secreto**... 😅

Todo o _framework_ **FastAPI** é feito para satisfazer isso. Auto completação funciona em todos os lugares.

Você raramente precisará voltar à documentação.

Aqui está como o editor poderá te ajudar:

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### `Response`

A classe principal de respostas, todas as outras respostas herdam dela.

Você pode retorná-la diretamente.

Ela aceita os seguintes parâmetros:

* `content` - Uma sequência de caracteres (`str`) ou `bytes`.
* `status_code` - Um código de status HTTP do tipo `int`.
* `headers` - Um dicionário `dict` de strings.

# FastAPI em contêineres - Docker

Ao fazer o deploy de aplicações FastAPI uma abordagem comum é construir uma **imagem de contêiner Linux**. Isso normalmente é feito usando o <a href="https://www.docker.com/" class="external-link" target="_blank">**Docker**</a>. Você pode a partir disso fazer o deploy dessa imagem de algumas maneiras.

Usando contêineres Linux você tem diversas vantagens incluindo **segurança**, **replicabilidade**, **simplicidade**, entre outras.

## Uma dependência com `yield` e `try`

Se você utilizar um bloco `try` em uma dependência com `yield`, você irá capturar qualquer exceção que for lançada enquanto a dependência é utilizada.

Por exemplo, se algum código em um certo momento no meio da operação, em outra dependência ou em uma *operação de rota*, fizer um "rollback" de uma transação de banco de dados ou causar qualquer outro erro, você irá capturar a exceção em sua dependência.

```Python
say_hi()  # Oh, no, this throws an error! 😱
```

O parâmetro `name` **ainda é obrigatório** (não *opicional*) porque ele não possui um valor padrão. Mesmo assim, `name` aceita `None` como valor:

```Python
say_hi(name=None)  # This works, None is valid 🎉
```

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/// info

Na versão 1 do Pydantic a configuração é realizada por uma classe interna `Config`, na versão 2 do Pydantic isso é feito com o atributo `model_config`. Esse atributo recebe um `dict`, para utilizar o autocomplete e checagem de erros do seu editor de texto você pode importar e utilizar `SettingsConfigDict` para definir esse `dict`.

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