* `/items/{item_id}`

...como pretendíamos.

* Elas serão marcadas com uma lista de tags que contêm uma única string `"items"`.
    * Essas "tags" são especialmente úteis para os sistemas de documentação interativa automática (usando OpenAPI).
* Todas elas incluirão as `responses` predefinidas.
* Todas essas *operações de rota* terão a list de `dependencies` avaliada/executada antes delas.

O **FastAPI** garantirá que o "código de saída" em cada dependência com `yield` é executado na ordem correta.

Por exemplo, `dependency_c` pode depender de `dependency_b`, e `dependency_b` depender de `dependency_a`:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008_an_py310.py hl[6,14,22] *}

E todas elas podem utilizar `yield`.

### Documentação da API { #api-docs }

Se você for para `/docs`, verá que ela tem os **schemas** para os dados a serem enviados nas requisições e recebidos nas respostas:

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image01.png">

Você pode ver esses schemas porque eles foram declarados com os modelos no app.

# Alternativas, Inspiração e Comparações { #alternatives-inspiration-and-comparisons }

O que inspirou o **FastAPI**, como ele se compara às alternativas e o que ele aprendeu com elas.

## Introdução { #intro }

**FastAPI** não existiria se não fosse pelo trabalho anterior de outras pessoas.

Houve muitas ferramentas criadas antes que ajudaram a inspirar sua criação.

Na verdade, todos (ou a maioria) dos frameworks web funcionam da mesma forma.

Você nunca chama essas funções diretamente. Elas são chamadas pelo framework utilizado (nesse caso, **FastAPI**).

* **Deep Learning**: Esse é um subcampo do Aprendizado de Máquina, então, o mesmo se aplica. A diferença é que não há apenas uma grande planilha com números para multiplicar, mas um grande conjunto delas, e em muitos casos, você utiliza um processador especial para construir e/ou usar esses modelos.

Em muitos casos ela só copia um fragmento do código, mas isso não é suficiente para **reproduzir o problema**.

* Você pode pedir que forneçam um [exemplo mínimo, reproduzível](https://stackoverflow.com/help/minimal-reproducible-example), que você possa **copiar e colar** e executar localmente para ver o mesmo erro ou comportamento que elas estão vendo, ou para entender melhor o caso de uso.

Você pode adicionar mais informações sobre o parâmetro.

Essas informações serão incluídas no OpenAPI gerado e usadas pelas interfaces de documentação e por ferramentas externas.

/// note | Nota

Tenha em mente que ferramentas diferentes podem ter níveis diferentes de suporte ao OpenAPI.

Na maioria dos casos, quando você cria uma API web, você quer que ela esteja **sempre em execução**, ininterrupta, para que seus clientes possam sempre acessá-la. Isso é claro, a menos que você tenha um motivo específico para querer que ela seja executada somente em certas situações, mas na maioria das vezes você quer que ela esteja constantemente em execução e **disponível**.

### Em um servidor remoto { #in-a-remote-server }

Esta definição de *schema* inclui os paths da sua API, os parâmetros possíveis que eles usam, etc.

#### "*Schema*" de dados { #data-schema }

O termo "*schema*" também pode se referir à forma de alguns dados, como um conteúdo JSON.

Nesse caso, significaria os atributos JSON e os tipos de dados que eles possuem, etc.

#### OpenAPI e JSON Schema { #openapi-and-json-schema }