```console
$ fastapi dev main.py
```

Pero tendrías que recordar pasar el path correcto cada vez que llames al comando `fastapi`.

Además, otras herramientas podrían no ser capaces de encontrarlo, por ejemplo la [Extensión de VS Code](../editor-support.md) o [FastAPI Cloud](https://fastapicloud.com), así que se recomienda usar el `entrypoint` en `pyproject.toml`.

Um "*schema*" é uma definição ou descrição de algo. Não o código que o implementa, mas apenas uma descrição abstrata.

#### API "*schema*" { #api-schema }

Nesse caso, [OpenAPI](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification) é uma especificação que determina como definir um *schema* da sua API.

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

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

* Para requisições `PUT` para `/items/{item_id}`, lerá o corpo como JSON:
    * Verifica que tem um atributo obrigatório `name` que deve ser `str`.
    * Verifica que tem um atributo obrigatório `price` que tem que ser um `float`.
    * Verifica que tem um atributo opcional `is_offer`, que deve ser um `bool`, se presente.
    * Tudo isso também funcionaria para objetos JSON profundamente aninhados.

* Para requests `PUT` a `/items/{item_id}`, leerá el body como JSON:
    * Revisa que tiene un atributo requerido `name` que debe ser un `str`.
    * Revisa que tiene un atributo requerido `price` que debe ser un `float`.
    * Revisa que tiene un atributo opcional `is_offer`, que debe ser un `bool`, si está presente.
    * Todo esto también funcionaría para objetos JSON profundamente anidados.

Vous la mettez au-dessus d’une fonction. Comme un joli chapeau décoratif (j’imagine que c’est de là que vient le terme 🤷🏻‍♂).

Un « décorateur » prend la fonction en dessous et fait quelque chose avec.

Dans notre cas, ce décorateur indique à **FastAPI** que la fonction en dessous correspond au **chemin** `/` avec une **opération** `get`.

C’est le « décorateur de chemin d’accès ».

///

---

« _Honnêtement, ce que vous avez construit a l'air super solide et soigné. À bien des égards, c'est ce que je voulais que **Hug** soit — c'est vraiment inspirant de voir quelqu'un construire ça._ »

                return true;
            }
        }
    }

    static MyToken getNextUniqueToken(final PriorityQueue<MyToken> que, final MyToken prev) {
        while (true) {
            final MyToken token = que.poll();
            if (token == null) {
                return null;
            }
            if (prev == null || !prev.identical(token)) {
                return token;

    Function<String, String> identity = Functions.identity();

    assertTrue(trimEqualsFoo.apply("Foo"));
    assertTrue(trimEqualsFoo.apply("   Foo   "));
    assertFalse(trimEqualsFoo.apply("Foo-b-que"));

    new EqualsTester()
        .addEqualityGroup(trimEqualsFoo, Predicates.compose(equalsFoo, trim))
        .addEqualityGroup(equalsFoo)
        .addEqualityGroup(trim)

Então o computador / programa 🤖 irá voltar sempre que tiver uma chance, seja porque ele está esperando novamente, ou quando ele 🤖 terminar todo o trabalho que tem até esse ponto. E ele 🤖 irá ver se alguma das tarefas que estava esperando já terminaram de fazer o que quer que tinham que fazer.

Depois, ele 🤖 pega a primeira tarefa para finalizar (vamos dizer, nosso "arquivo lento" 📝) e continua o que tem que fazer com ela.

Queremos que FastAPI continúe **filtrando** los datos usando el modelo de response. Para que, incluso cuando la función devuelva más datos, el response solo incluya los campos declarados en el modelo de response.