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.

## 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

### Filtragem de dados FastAPI

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.

# 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.

![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.

/// tip | Dica

Você quer entender o que é tudo isso acima?

Continue lendo. 👇🤓

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## 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.

Porém ao utilizar `Security` no lugar de `Depends`, o **FastAPI** saberá que ele pode declarar escopos de segurança, utilizá-los internamente, e documentar a API com o OpenAPI.

Mas quando você importa `Query`, `Path`, `Depends`, `Security` entre outros de `fastapi`, eles são na verdade funções que retornam classes especiais.

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

### Declarando `Settings` apenas uma vez com `lru_cache`

Ler o conteúdo de um arquivo em disco normalmente é uma operação custosa (lenta), então você provavelmente quer fazer isso apenas um vez e reutilizar o mesmo objeto settings depois, em vez de ler os valores a cada requisição.

Mas cada vez que fazemos:

```Python
Settings()
```

Também podemos adicionar uma lista de `tags` e `responses` extras que serão aplicadas a todas as *operações de rota* incluídas neste roteador.

E podemos adicionar uma lista de `dependencies` que serão adicionadas a todas as *operações de rota* no roteador e serão executadas/resolvidas para cada solicitação feita a elas.

/// tip | Dica