Ao fazer o deploy de aplicações FastAPI uma abordagem comum é construir uma **imagem de contêiner Linux**. Isso normalmente é feito usando o <a href="https://www.docker.com/" class="external-link" target="_blank">**Docker**</a>. Você pode a partir disso fazer o deploy dessa imagem de algumas maneiras.

Usando contêineres Linux você tem diversas vantagens incluindo **segurança**, **replicabilidade**, **simplicidade**, entre outras.

!!! tip "Dica"

Cualquier integración está diseñada para que sea tan sencilla de usar (con dependencias) que puedas crear un "plug-in" para tu aplicación en dos líneas de código usando la misma estructura y sintaxis que usaste para tus *path operations*.

### Probado

* <abbr title="La cantidad de código que es probado automáticamente">Cobertura de pruebas</abbr> al 100%.

![ReDoc](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-02-redoc-simple.png)

### OpenAPI

**FastAPI** genera un "schema" con toda tu API usando el estándar para definir APIs, **OpenAPI**.

#### "Schema"

Un "schema" es una definición o descripción de algo. No es el código que la implementa, sino solo una descripción abstracta.

#### "Schema" de la API

Mas a documentação ainda está faltando. Então APISpec foi criado.

APISpec tem plug-ins para muitos frameworks (e tem um plug-in para Starlette também).

O jeito como ele funciona é que você escreve a definição do _schema_ usando formato YAML dentro da _docstring_ de cada função controlando uma rota.

E ele gera _schemas_ OpenAPI.

É assim como funciona no Flask, Starlette, Responder etc.

* Gere e implante uma aplicação **FastAPI** completa, usando seu _cluster_ Docker Swarm, com HTTPS etc. Em aproxiamadamente **10 min**.

Você pode usar <a href="https://www.docker.com/" class="external-link" target="_blank">**Docker**</a> para implantação. Ele tem várias vantagens como segurança, replicabilidade, desenvolvimento simplificado etc.

Se você está usando Docker, você pode utilizar a imagem Docker oficial:

@app.get('/')
async def read_results():
    results = await some_library()
    return results
```

!!! note
    Você só pode usar `await` dentro de funções criadas com `async def`.

---

Pero siguiendo los pasos anteriores, FastAPI podrá hacer algunas optimizaciones de rendimiento.

## Detalles Técnicos

Las versiones modernas de Python tienen soporte para **"código asíncrono"** usando algo llamado **"coroutines"**, usando la sintaxis **`async` y `await`**.

Veamos esa frase por partes en las secciones siguientes:

* **Código Asíncrono**
* **`async` y `await`**
* **Coroutines**

## Código Asíncrono

<div class="termy">

```console
$ pip install -r requirements.txt

---> 100%
```

</div>

Isso irá instalar todas as dependências e seu FastAPI local em seu ambiente local.

#### Usando seu FastAPI local

Se você cria um arquivo Python que importa e usa FastAPI, e roda com Python de seu ambiente local, ele irá utilizar o código fonte de seu FastAPI local.

* **Bilgisayar görüsü**: bir görüntü milyonlarca pikselden oluşur, her pikselin 3 değeri / rengi vardır, bu pikseller üzerinde aynı anda bir şeyler hesaplamayı gerektiren işleme.
* **Makine Öğrenimi**: Çok sayıda "matris" ve "vektör" çarpımı gerektirir. Sayıları olan ve hepsini aynı anda çarpan büyük bir elektronik tablo düşünün.

## Pydantic

Tüm veri doğrulamaları <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a> tarafından arka planda gerçekleştirilir, bu sayede tüm avantajlardan faydalanabilirsiniz. Böylece, emin ellerde olduğunuzu hissedebilirsiniz.

Aynı tip tanımlamalarını `str`, `float`, `bool` ve diğer karmaşık veri tipleri ile kullanma imkanınız vardır.