Comme les paramètres sont décrits avec des types TypeScript (similaires aux type hints de Python), la prise en charge
par l'éditeur est assez bonne.

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labels.similar_doc_result_status=Affichage de résultats similaires.
labels.search_result_status=Résultats <b>{2}</b> - <b>{3}</b> sur <b>{1}</b> pour <b>{0}</b>
labels.search_result_status_over=Résultats <b>{2}</b> - <b>{3}</b> sur plus de <b>{1}</b> pour <b>{0}</b>

Esto es lo que querrías hacer en **la mayoría de los casos**, por ejemplo:

* Usando **Kubernetes** o herramientas similares
* Al ejecutar en un **Raspberry Pi**
* Usando un servicio en la nube que ejecutaría una imagen de contenedor por ti, etc.

### Requisitos del Paquete

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

* <a href="https://developers.liblab.com/tutorials/sdk-for-fastapi/?utm_source=fastapi" class="external-link" target="_blank">liblab</a>

También hay varias otras empresas que ofrecen servicios similares que puedes buscar y encontrar en línea. 🤓

## Genera un Cliente Frontend en TypeScript

Empecemos con una aplicación simple de FastAPI:

{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial001_py39.py hl[7:9,12:13,16:17,21] *}

Toma un generador `async` o un generador/iterador normal y transmite el cuerpo del response.

{* ../../docs_src/custom_response/tutorial007.py hl[2,14] *}

#### Usando `StreamingResponse` con objetos similares a archivos

Si tienes un objeto similar a un archivo (por ejemplo, el objeto devuelto por `open()`), puedes crear una función generadora para iterar sobre ese objeto similar a un archivo.

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* Puede haber **múltiples procesos** del **mismo programa** ejecutándose al mismo tiempo.

Si revisas el "administrador de tareas" o "monitor del sistema" (o herramientas similares) en tu sistema operativo, podrás ver muchos de esos procesos en ejecución.

Después de eso, necesitarías **instalar** FastAPI y cualquier otro **paquete** que desees usar.

Para instalar paquetes normalmente usarías el comando `pip` que viene con Python (o alternativas similares).

Sin embargo, si solo usas `pip` directamente, los paquetes se instalarían en tu **entorno global de Python** (la instalación global de Python).

### El Problema

///

### <a href="https://moltenframework.com/" class="external-link" target="_blank">Molten</a>

Eu descobri Molten nos primeiros estágios da construção do **FastAPI**. E ele tem umas idéias bem similares:

* Baseado em _type hints_ Python.
* Validação e documentação desses tipos.
* Sistema de injeção de dependência.