## Futuro

Nesse ponto, já está claro que o **FastAPI** com suas ideias está sendo útil para muitas pessoas.

Ele foi escolhido sobre outras alternativas anteriores por se adequar melhor em muitos casos.

Muitos desenvolvedores e times já dependem do **FastAPI** para seus projetos (incluindo eu e meu time).

Mas ainda há muitas melhorias e funcionalidades a vir.

**FastAPI** tem um grande futuro à frente.

## Pydantic

Toda a validação de dados é feita por baixo dos panos pelo <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a>, então você tem todos os benefícios disso. E assim você sabe que está em boas mãos.

Você pode usar as mesmas declarações de tipo com `str`, `float`, `bool` e muitos outros tipos complexos de dados.

Vamos explorar muitos destes tipos nos próximos capítulos do tutorial.

Isso também significa que em muitos casos você poderá passar o mesmo objeto que você receber de uma requisição **diretamente para o banco de dados**, já que tudo é validado automaticamente.

O mesmo se aplica no sentido inverso, em muitos casos você poderá simplesmente passar o objeto que você recebeu do banco de dados **diretamente para o cliente**.

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"*Honestamente, o que você construiu parece super sólido e rebuscado. De muitas formas, eu queria que o **Hug** fosse assim - é realmente inspirador ver alguém que construiu ele.*"

Estes são os usuários que [helped others the most with issues (questions) in GitHub](help-fastapi.md#responda-perguntas-no-github){.internal-link target=_blank} em *todo o tempo*.

Eles provaram ser especialistas ajudando muitos outros. ✨

{% if people %}
<div class="user-list user-list-center">
{% for user in people.experts[:50] %}

## Outros tipos de dados

Aqui estão alguns dos tipos de dados adicionais que você pode usar:

* `UUID`:
    * Um "Identificador Universalmente Único" padrão, comumente usado como ID em muitos bancos de dados e sistemas.
    * Em requisições e respostas será representado como uma `str`.
* `datetime.datetime`:
    * O `datetime.datetime` do Python.

private
fun scriptsCacheDirsUnder(cacheDir: File) =
    scriptCacheDirNames
        .map { File(cacheDir, it) }
        .filter { it.isDirectory }


/**
 * Clean up cache files for older versions that aren't multi-process safe.
 */
fun FileSystemOperations.removeDodgyCacheFiles(dir: Directory) {
    if (dir.asFile.isDirectory) {
        for (cacheDir in dir.asFile.listFiles()) {

Install Distributed MinIO on Linux:
- [Deploy Distributed MinIO on Linux](https://min.io/docs/minio/linux/operations/install-deploy-manage/deploy-minio-multi-node-multi-drive.html#deploy-distributed-minio)

### 2. Run distributed MinIO

[![CII Best Practices](https://bestpractices.coreinfrastructure.org/projects/4898/badge)](https://bestpractices.coreinfrastructure.org/projects/4898)

   actually using the new version with Tensorflow.

2) In the `WORKSPACE` file, add the new version to the `python_versions`
   parameter of the `python_register_multi_toolchains` function.

3) In the `BUILD.bazel` file, add a load statement for the new version, e.g.

   ```
      load("@python//3.11:defs.bzl",
           compile_pip_requirements_3_11 = "compile_pip_requirements")