* Qualquer programa, qualquer código, **só pode fazer coisas** quando está sendo **executado**. Então, quando há um **processo em execução**.
* O processo pode ser **terminado** (ou "morto") por você, ou pelo sistema operacional. Nesse ponto, ele para de rodar/ser executado, e ele **não pode mais fazer coisas**.

///

### [Flask](https://flask.palletsprojects.com) { #flask }

Flask é um "microframework", não inclui integrações com banco de dados nem muitas das coisas que vêm por padrão no Django.

Essa simplicidade e flexibilidade permitem fazer coisas como utilizar bancos de dados NoSQL como o principal sistema de armazenamento de dados.

**"Injeção de Dependência"** no mundo da programação significa, que existe uma maneira de declarar no seu código (nesse caso, suas *funções de operação de rota*) para declarar as coisas que ele precisa para funcionar e que serão utilizadas: "dependências".

Então, esse sistema (nesse caso o **FastAPI**) se encarrega de fazer o que for preciso para fornecer essas dependências para o código ("injetando" as dependências).

```JSON hl_lines="4-8"
{
    "openapi": "3.1.0",
    // Mais coisas aqui
    "servers": [
        {
            "url": "/api/v1"
        }
    ],
    "paths": {
            // Mais coisas aqui
    }
}
```

### Testes { #tests }

* Me ajude a verificar se o PR tem **testes**.

* Verifique se os testes **falham** antes do PR. 🚨

* Depois verifique se os testes **passam** após o PR. ✅

```Python
burgers = await get_burgers(2)
```

A chave aqui é o `await`. Ele diz ao Python que ele tem que esperar ⏸ por `get_burgers(2)` finalizar suas coisas 🕙 antes de armazenar os resultados em `burgers`. Com isso, o Python saberá que ele pode ir e fazer outras coisas 🔀 ⏯ nesse meio tempo (como receber outra requisição).

Se você gerar um cliente para uma aplicação FastAPI usando tags, normalmente também separará o código do cliente com base nas tags.

Dessa forma, você poderá ter as coisas ordenadas e agrupadas corretamente para o código do cliente:

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image06.png">

Nesse caso você tem:

* `ItemsService`
* `UsersService`

////

## Atualizar `pip` { #upgrade-pip }

/// tip | Dica

Se você usar [`uv`](https://github.com/astral-sh/uv), você o usará para instalar coisas em vez do `pip`, então não precisará atualizar o `pip`. 😎

///

Se você estiver usando `pip` para instalar pacotes (ele vem por padrão com o Python), você deveria **atualizá-lo** para a versão mais recente.

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

/// tip | Dica

Está com pressa e já sabe dessas coisas? Pode ir direto para o [`Dockerfile` abaixo 👇](#build-a-docker-image-for-fastapi).

///

<details>
<summary>Visualização do Dockerfile 👀</summary>

```Dockerfile
FROM python:3.14

WORKDIR /code

### Filtragem de dados FastAPI { #fastapi-data-filtering }

Agora, para FastAPI, ele verá o tipo de retorno e garantirá que o que você retornar inclua **apenas** os campos que são declarados no tipo.