Então o computador / programa 🤖 irá voltar toda hora que tiver uma chance porquê ele ainda está esperando o "arquivo lento", ou ele 🤖 nunca irá terminar todo o trabalho que tem até esse ponto. E ele 🤖 irá ver se alguma das tarefas que estava esperando já terminaram, fazendo o que quer que tinham que fazer.

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

* Para verificar o código de duas letras para a linguagem que você quer traduzir, você pode usar a <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_ISO_639-1_codes" class="external-link" target="_blank">Lista de códigos ISO 639-1</a>.

#### Linguagem existente

## Executando na inicialização

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

```Python hl_lines="7"
{!> ../../docs_src/request_files/tutorial001.py!}
```

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/// info | Informação

`File` é uma classe que herda diretamente de `Form`.

Mas lembre-se que quando você importa `Query`,`Path`, `File`, entre outros, do `fastapi`, essas são na verdade funções que retornam classes especiais.

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/// tip | Dica

/// tip | "Dica"

Você quer entender o que é tudo isso acima?

Continue lendo. 👇🤓

///

## Por que ambientes virtuais

Para trabalhar com o FastAPI, você precisa instalar o <a href="https://www.python.org/" class="external-link" target="_blank">Python</a>.

Depois disso, você precisará **instalar** o FastAPI e quaisquer outros **pacotes** que queira usar.

# Manipulação de erros

Há diversas situações em que você precisa notificar um erro a um cliente que está utilizando a sua API.

Esse cliente pode ser um browser com um frontend, o código de outra pessoa, um dispositivo IoT, etc.

Pode ser que você precise comunicar ao cliente que:

* O cliente não tem direitos para realizar aquela operação.
* O cliente não tem acesso aquele recurso.
* O item que o cliente está tentando acessar não existe.
* etc.

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

![editor support](https://fastapi.tiangolo.com/img/pycharm-completion.png)

Você terá completação do seu código que você poderia considerar impossível antes. Como por exemplo, a chave `price` dentro do corpo JSON (que poderia ter sido aninhado) que vem de uma requisição.

Para respostas grandes, retornar uma `Response` diretamente é muito mais rápido que retornar um dicionário.

Eu vou mostrar como construir uma **imagem Docker** para FastAPI **do zero**, baseado na **imagem oficial do Python**.

Isso é o que você quer fazer na **maioria dos casos**, por exemplo:

* Usando **Kubernetes** ou ferramentas similares
* Quando rodando em uma **Raspberry Pi**
* Usando um serviço em nuvem que irá rodar uma imagem de contêiner para você, etc.

### O Pacote Requirements