// This requires the APIGroupInfo struct to evolve and include the concept of priorities and to avoid mistakes, the core storage map there needs to be updated.
	// That ripples out every bit as far as you'd expect, so for 1.7 we'll include the list here instead of being built up during storage.
	return map[schema.GroupVersion]APIServicePriority{
		{Group: "", Version: "v1"}: {Group: 18000, Version: 1},

	handler := handle(map[string]rest.Storage{"simples": simpleStorage})
	server := httptest.NewServer(handler)
	defer server.Close()

	dest, _ := url.Parse(server.URL)
	dest.Scheme = "ws" // Required by websocket, though the server never sees it.
	dest.Path = "/" + prefix + "/" + testGroupVersion.Group + "/" + testGroupVersion.Version + "/watch/simples"
	dest.RawQuery = ""

Eles estão, mais ou menos, em pontas opostas, um complementando o outro.

Requests tem um projeto muito simples e intuitivo, fácil de usar, com padrões sensíveis. Mas ao mesmo tempo, é muito poderoso e customizável.

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 deveria escrever:

```Python

Aqui estão alguns exemplos de quando isso pode fazer sentido:

#### Um Aplicativo Simples

		// indication to us to exit the goroutine immediately.
		// Note that we are calling cancel more than once when we are here,
		// CancelFunc is idempotent and we expect no ripple effects here.
		case <-ctx.Done():
		}
	}()
	return ctx, cancel

			padding: " ",
			want:    " a ",
		},
		{
			noun:    "frogs",
			padding: " ",
			want:    " ",
		},
		{
			noun:    "apple",
			padding: "",
			want:    "an",
		},
		{
			noun:    "Apples",
			padding: " ",
			want:    " ",
		},
		{
			noun:    "Ingress",
			padding: " ",
			want:    " an ",
		},
		{
			noun:    "Class",
			padding: " ",
			want:    " a ",
		},
		{

```

## Déclarer des types

Vous venez de voir là où les types sont généralement déclarés : dans les paramètres de fonctions.

C'est aussi ici que vous les utiliseriez avec **FastAPI**.

### Types simples

Vous pouvez déclarer tous les types  de Python, pas seulement `str`.

Comme par exemple :

* `int`
* `float`
* `bool`
* `bytes`

```Python hl_lines="1"

### "Plug-ins" ilimitados

Ou, de outra forma, sem a necessidade deles, importe e use o código que precisar.

Qualquer integração é projetada para ser tão simples de usar (com dependências) que você pode criar um "plug-in" para suas aplicações com 2 linhas de código usando a mesma estrutura e sintaxe para as suas *operações de caminho*.

### Testado

Isso, mais o simples fato que Python é a principal linguagem para **Data Science**, Machine Learning e especialmente Deep Learning, faz do FastAPI uma ótima escolha para APIs web e aplicações com Data Science / Machine Learning (entre muitas outras).

* (Opcionalmente) entender o que você, como desenvolvedor, precisa saber sobre HTTPS.
* Inicializar um _cluster_ Docker Swarm Mode com HTTPS automático, mesmo em um simples servidor de  $5 dólares/mês. Em aproximadamente **20 min**.
* Gere e implante uma aplicação **FastAPI** completa, usando seu _cluster_ Docker Swarm, com HTTPS etc. Em aproxiamadamente **10 min**.