It is the recommended server for Starlette and **FastAPI**.

!!! check "**FastAPI** recommends it as"
    The main web server to run **FastAPI** applications.

    You can combine it with Gunicorn, to have an asynchronous multi-process server.

    Check more details in the [Deployment](deployment/index.md){.internal-link target=_blank} section.

## Benchmarks and speed

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Essa poderia ser a história paralela equivalente aos hambúrgueres.

Para um exemplo "mais real", imagine um banco.

Até recentemente, a maioria dos bancos tinha muitos caixas e uma grande fila.

Todos os caixas fazendo todo o trabalho, um cliente após o outro.

E você tinha que esperar na fila por um longo tempo ou poderia perder a vez.

Os mesmos modelos são compartilhados entre as requisições, então não é um modelo por requisição, ou um por usuário ou algo parecido.

Vamos imaginar que o carregamento do modelo pode **demorar bastante tempo**, porque ele tem que ler muitos **dados do disco**. Então você não quer fazer isso a cada requisição.

* ✨ Update GitHub Action: notify-translations, to avoid a race conditions. PR [#3989](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/3989) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).
* ⬆️ Upgrade development `autoflake`, supporting multi-line imports. PR [#3988](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/3988) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).

## 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.*"

## 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.

```

Você pode retornar um `dict`, `list` e valores singulares como `str`, `int`, etc.

Você também pode devolver modelos Pydantic (você verá mais sobre isso mais tarde).

Existem muitos outros objetos e modelos que serão convertidos automaticamente para JSON (incluindo ORMs, etc). Tente usar seus favoritos, é altamente provável que já sejam compatíveis.

## Recapitulando

* Importe `FastAPI`.