Requests tem um design muito simples e intuitivo, é muito fácil de usar, com padrões sensatos. Mas ao mesmo tempo, é muito poderoso e personalizável.

É por isso que, como dito no site oficial:

> Requests é um dos pacotes Python mais baixados de todos os tempos

O jeito de usar é muito simples. Por exemplo, para fazer uma requisição `GET`, você escreveria:

```Python
response = requests.get("http://example.com/some/url")
```

///

### [Sanic](https://sanic.readthedocs.io/en/latest/) { #sanic }

Fue uno de los primeros frameworks de Python extremadamente rápidos basados en `asyncio`. Fue hecho para ser muy similar a Flask.

/// note | Detalles Técnicos

Usó [`uvloop`](https://github.com/MagicStack/uvloop) en lugar del loop `asyncio` por defecto de Python. Eso fue lo que lo hizo tan rápido.

**FastAPI** es totalmente compatible con (y está basado en) [**Pydantic**](https://docs.pydantic.dev/). Por lo tanto, cualquier código adicional de Pydantic que tengas, también funcionará.

Incluyendo paquetes externos también basados en Pydantic, como <abbr title="Object-Relational Mapper – Mapeador Objeto-Relacional">ORM</abbr>s, <abbr title="Object-Document Mapper – Mapeador Objeto-Documento">ODM</abbr>s para bases de datos.

///

El resultado final es que los paths de item son ahora:

* `/items/`
* `/items/{item_id}`

...como pretendíamos.

* Serán marcados con una lista de tags que contiene un solo string `"items"`.
  * Estos "tags" son especialmente útiles para los sistemas de documentación interactiva automática (usando OpenAPI).
* Todos incluirán las `responses` predefinidas.

* Integrações **GraphQL** com o [Strawberry](https://strawberry.rocks) e outras bibliotecas.
* Muitos recursos extras (graças ao Starlette) como:
    * **WebSockets**
    * testes extremamente fáceis baseados em HTTPX e `pytest`
    * **CORS**
    * **Cookie Sessions**
    * ...e mais.

### Implemente sua aplicação (opcional) { #deploy-your-app-optional }

Mas se você quiser usar `async` / `await` sem FastAPI, você também pode fazê-lo.

### Escreva seu próprio código assíncrono { #write-your-own-async-code }

Starlette (e **FastAPI**) são baseados no [AnyIO](https://anyio.readthedocs.io/en/stable/), o que o torna compatível com ambos o [asyncio](https://docs.python.org/3/library/asyncio-task.html) da biblioteca padrão do Python, e o [Trio](https://trio.readthedocs.io/en/stable/).

Em seguida, ele **extrairá** todos esses arquivos e os colocará em um diretório no seu computador.

Por padrão, ele colocará os arquivos baixados e extraídos no diretório que vem com a instalação do Python, que é o **ambiente global**.

## O que são ambientes virtuais { #what-are-virtual-environments }

4. Instale as dependências de pacote vindas do arquivo de requisitos.

    A opção `--no-cache-dir` diz ao `pip` para não salvar os pacotes baixados localmente, pois isso só aconteceria se `pip` fosse executado novamente para instalar os mesmos pacotes, mas esse não é o caso quando trabalhamos com contêineres.

    /// note | Nota

Pero si deseas usar `async` / `await` sin FastAPI, también puedes hacerlo.

### Escribe tu propio código async { #write-your-own-async-code }

Starlette (y **FastAPI**) están basados en [AnyIO](https://anyio.readthedocs.io/en/stable/), lo que lo hace compatible tanto con el [asyncio](https://docs.python.org/3/library/asyncio-task.html) del paquete estándar de Python como con [Trio](https://trio.readthedocs.io/en/stable/).