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/// tip | Dica

Você pode usar a mesma técnica para estender o JSON Schema e adicionar suas próprias informações extras personalizadas.

Por exemplo, você poderia usá-la para adicionar metadados para uma interface de usuário de front-end, etc.

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/// info | Informação

### Nome do domínio { #domain-name }

A etapa inicial provavelmente seria adquirir algum nome de domínio. Então, você iria configurá-lo em um servidor DNS (possivelmente no mesmo provedor em nuvem).

Você provavelmente usaria um servidor em nuvem (máquina virtual) ou algo parecido, e ele teria um <abbr title="Que não muda">fixo</abbr> Endereço IP público.

Aqui, criamos as tabelas em um evento de inicialização do aplicativo.

Para produção, você provavelmente usaria um script de migração que é executado antes de iniciar seu app. 🤓

/// tip | Dica

O SQLModel terá utilitários de migração envolvendo o Alembic, mas por enquanto, você pode usar o <a href="https://alembic.sqlalchemy.org/en/latest/" class="external-link" target="_blank">Alembic</a> diretamente.

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Como solo un proceso puede estar escuchando en este puerto, el proceso que lo haría sería el **TLS Termination Proxy**.

El TLS Termination Proxy tendría acceso a uno o más **certificados TLS** (certificados HTTPS).

Usando la **extensión SNI** discutida anteriormente, el TLS Termination Proxy verificaría cuál de los certificados TLS (HTTPS) disponibles debería usar para esta conexión, usando el que coincida con el dominio esperado por el cliente.

Assim, a resposta para essa URL seria:

```JSON
{
  "q": [
    "foo",
    "bar"
  ]
}
```

/// tip | Dica

Para declarar um parâmetro de consulta com tipo `list`, como no exemplo acima, você precisa usar explicitamente `Query`, caso contrário seria interpretado como um corpo da requisição.

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Você pode usar **anotações de tipo** da mesma forma que usaria para dados de entrada em **parâmetros** de função, você pode usar modelos Pydantic, listas, dicionários, valores escalares como inteiros, booleanos, etc.

{* ../../docs_src/response_model/tutorial001_01_py310.py hl[16,21] *}

O FastAPI usará este tipo de retorno para:

* **Validar** os dados retornados.

Depois de ativar o ambiente virtual, você pode executar seu programa, e ele usará o Python dentro do seu ambiente virtual com os pacotes que você instalou lá.

<div class="termy">

```console
$ python main.py

Hello World
```

</div>

## Configure seu editor { #configure-your-editor }

{* ../../docs_src/behind_a_proxy/tutorial002_py39.py hl[3] *}

Passar o `root_path` para `FastAPI` seria o equivalente a passar a opção de linha de comando `--root-path` para Uvicorn ou Hypercorn.

### Sobre `root_path` { #about-root-path }

Tenha em mente que o servidor (Uvicorn) não usará esse `root_path` para nada além de passá-lo para a aplicação.

Você acabou de ver o local principal para declarar type hints. Como parâmetros de função.

Este também é o principal local em que você os usaria com o **FastAPI**.

### Tipos simples { #simple-types }

Você pode declarar todos os tipos padrão de Python, não apenas `str`.

Você pode usar, por exemplo:

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

{* ../../docs_src/python_types/tutorial005_py39.py hl[1] *}

```Dockerfile
RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r /code/requirements.txt
```

O arquivo com os requisitos de pacote **não muda com frequência**. Então, ao copiar apenas esse arquivo, o Docker será capaz de **usar o cache** para esse passo.