dependencies {
      // https://junit.org/junit5/docs/current/user-guide/#running-tests-build-gradle-bom
      testRuntimeOnly(rootProject.libs.junit.jupiter.engine)
      testRuntimeOnly(rootProject.libs.junit.vintage.engine)
      testRuntimeOnly(rootProject.libs.junit.platform.launcher)
    }
  }

  tasks.withType<Test> {
    useJUnitPlatform()
    jvmArgs(
      "-Dokhttp.platform=$platform",
    )

# Concorrência e async / await

Detalhes sobre a sintaxe `async def` para *funções de operação de rota* e alguns conceitos de código assíncrono, concorrência e paralelismo.

## Com pressa?

<abbr title="muito longo; não li"><strong>TL;DR:</strong></abbr>

Se você estiver utilizando bibliotecas de terceiros que dizem para você chamar as funções com `await`, como:

```Python
results = await some_library()
```

# Introdução aos tipos Python

O Python possui suporte para "dicas de tipo" ou "type hints" (também chamado de "anotações de tipo" ou "type annotations")

Esses **"type hints"** são uma sintaxe especial que permite declarar o <abbr title = "por exemplo: str, int, float, bool">tipo</abbr> de uma variável.

Ao declarar tipos para suas variáveis, editores e ferramentas podem oferecer um melhor suporte.

E ele gera _schemas_ OpenAPI.

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

Mas então, nós temos novamente o problema de ter uma micro-sintaxe, dentro de uma string Python (um grande YAML).

![ReDoc](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-06-redoc-02.png)

### Apenas Python moderno

Tudo é baseado no padrão das declarações de **tipos do Python 3.8** (graças ao Pydantic). Nenhuma sintaxe nova para aprender. Apenas o padrão moderno do Python.

errors.could_not_delete_logged_in_user=Vous ne pouvez pas supprimer un utilisateur connecté.
errors.unauthorized_request=Requête non autorisée.
errors.failed_to_print_thread_dump=Échec de l'impression d'un vidage de thread.
errors.file_is_not_supported={0} n'est pas pris en charge.
errors.plugin_file_is_not_found={0} est introuvable.
errors.failed_to_install_plugin=Échec de l'installation de {0}.

Isso porque o FastAPI usa esse `root_path` para criar o `server` padrão no OpenAPI com o URL fornecido pelo `root_path`.

## Servidores adicionais

/// warning | Aviso

Este é um caso de uso mais avançado. Sinta-se à vontade para pular.

///

Por padrão, o **FastAPI** criará um `server` no OpenAPI schema com o URL para o `root_path`.

* a rota `/`
* usando o  <abbr title="o método HTTP GET">operador <code>get</code></abbr>

/// info | `@decorador`

Essa sintaxe `@alguma_coisa` em Python é chamada de "decorador".

Você o coloca em cima de uma função. Como um chapéu decorativo (acho que é daí que vem o termo).

Um "decorador" pega a função abaixo e faz algo com ela.

Isso também se aplica ao `response_model_by_alias` que funciona de forma semelhante.

///

{* ../../docs_src/response_model/tutorial005_py310.py hl[29,35] *}

/// tip | Dica

A sintaxe `{"nome", "descrição"}` cria um `conjunto` com esses dois valores.

É equivalente a `set(["nome", "descrição"])`.

///

#### Usando `list`s em vez de `set`s

# Generate Clients

Como o **FastAPI** é baseado na especificação **OpenAPI**, você obtém compatibilidade automática com muitas ferramentas, incluindo a documentação automática da API (fornecida pelo Swagger UI).

Uma vantagem particular que nem sempre é óbvia é que você pode **gerar clientes** (às vezes chamados de <abbr title="Software Development Kits">**SDKs**</abbr>) para a sua API, para muitas **linguagens de programação** diferentes.

## Geradores de Clientes OpenAPI