Específicamente, para ver Uvicorn, Starlette y FastAPI comparadas entre sí (entre muchas otras herramientas).

Cuanto más sencillo sea el problema resuelto por la herramienta, mejor rendimiento obtendrá. Y la mayoría de los benchmarks no prueban las funciones adicionales proporcionadas por la herramienta.

La jerarquía sería:

* **Uvicorn**: como servidor ASGI

## Usando el `jsonable_encoder` en una `Response`

Como **FastAPI** no realiza ningún cambio en la `Response` que devuelves, debes asegurarte de que el contenido está listo.

Por ejemplo, no puedes poner un modelo Pydantic en una `JSONResponse` sin primero convertirlo a un `dict` con todos los tipos de datos (como `datetime`, `UUID`, etc) convertidos a tipos compatibles con JSON.

# Tutorial - Guia de Usuário

Esse tutorial mostra como usar o **FastAPI** com a maior parte de seus recursos, passo a passo.

Cada seção constrói, gradualmente, sobre as anteriores, mas sua estrutura são tópicos separados, para que você possa ir a qualquer um específico e resolver suas necessidades específicas de API.

Ele também foi feito como referência futura.

Então você poderá voltar e ver exatamente o que precisar.

## Rode o código

# Aprender

Aquí están las secciones introductorias y los tutoriales para aprender **FastAPI**.

!!! info
    Para declarar cookies, necesitas usar `Cookie`, porque de lo contrario los parámetros serían interpretados como parámetros de query.

## Resumen

<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()
```

Então, declare sua *função de operação de rota* com `async def` como:

```Python hl_lines="2"
@app.get('/')
async def read_results():
    results = await some_library()
    return results
```

!!! note

!!! tip "Dica"
    Ao declarar `response_class=HTMLResponse`, a documentação entenderá que a resposta será HTML.


!!! note "Detalhes Técnicos"
    Você também poderia usar `from starlette.templating import Jinja2Templates`.

$ bash scripts/format-imports.sh
```

</div>

Como ele roda um comando após o outro, modificando e revertendo muitos arquivos, ele demora um pouco para concluir, então pode ser um pouco mais fácil utilizar `scripts/format.sh` frequentemente e `scripts/format-imports.sh` somente após "commitar uma branch".

## Documentação

Primeiro, tenha certeza de configurar seu ambiente como descrito acima, isso irá instalar todas as requisições.

## Caso de uso

Vamos iniciar com um exemplo de **caso de uso** e então ver como resolvê-lo com isso.

Vamos imaginar que você tem alguns **modelos de _machine learning_** que deseja usar para lidar com as requisições. 🤖

Por exemplo:

```txt
pydantic>=1.2.0,<2.0.0
```

## Docker

Nessa seção você verá instruções e _links_ para guias de saber como:

* Fazer uma imagem/container da sua aplicação **FastAPI** com máxima performance. Em aproximadamente **5 min**.
* (Opcionalmente) entender o que você, como desenvolvedor, precisa saber sobre HTTPS.