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## Instale o FastAPI

O primeiro passo é instalar o FastAPI.

Para o tutorial, você deve querer instalá-lo com todas as dependências e recursos opicionais.

<div class="termy">

```console
$ pip install "fastapi[all]"

---> 100%
```

</div>

Logo, a seção com:

{% raw %}

```jinja
<a href="{{ url_for('read_item', id=id) }}">
```

{% endraw %}

...irá gerar um link para a mesma URL que será tratada pela *path operation function* `read_item(id=id)`.

Por exemplo, com um ID de `42`, isso renderizará:

```html
<a href="/items/42">
```

## Templates e Arquivos Estáticos

Vamos dizer que você queira adicionar tradução para Haitiano, e ainda não tenha na documentação.

Verificando o link acima, o código para "Haitiano" é `ht`.

O próximo passo é rodar o _script_ para gerar um novo diretório de tradução:

<div class="termy">

```console
// Use o comando new-lang, passe o código da linguagem como um argumento de linha de comando
$ python ./scripts/docs.py new-lang ht

### `startup` e `shutdown` juntos

Há uma grande chance que a lógica para sua *inicialização* e *encerramento* esteja conectada, você pode querer iniciar alguma coisa e então finalizá-la, adquirir um recurso e então liberá-lo, etc.

Avec **FastAPI** vous pouvez bénéficier de la concurrence qui est très courante en développement web (c'est l'attrait principal de NodeJS).

Mais vous pouvez aussi profiter du parallélisme et multiprocessing afin de gérer des charges **CPU bound** qui sont récurrentes dans les systèmes de *Machine Learning*.

E a maior parte do tempo de execução é tomada por trabalho (ao invés de ficar esperando), e o trabalho em um computador é feito pela <abbr title="Unidade de Processamento Central">CPU</abbr>, que podem gerar problemas que são chamados de "limite de CPU".

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Exemplos comuns de limite de CPU são coisas que exigem processamento matemático complexo.

Por exemplo:

* **Processamento de áudio** ou **imagem**

## Multiples paramètres de chemin et de requête

Vous pouvez déclarer plusieurs paramètres de chemin et paramètres de requête dans la même fonction, **FastAPI** saura comment les gérer.

Et vous n'avez pas besoin de les déclarer dans un ordre spécifique.

Ils seront détectés par leurs noms :

```Python hl_lines="8  10"
{!../../../docs_src/query_params/tutorial004.py!}
```

Do mesmo modo, você pode sobreescrever o `HTTPException`.

Por exemplo, você pode querer retornar uma *response* em *plain text* ao invés de um JSON para os seguintes erros:

```Python hl_lines="3-4  9-11  22"
{!../../../docs_src/handling_errors/tutorial004.py!}
```

!!! note "Detalhes Técnicos"

E existem dezenas de alternativas, todas baseadas em OpenAPI. Você pode facilmente adicionar qualquer uma dessas alternativas à sua aplicação criada com **FastAPI**.

Você também pode usá-lo para gerar código automaticamente para clientes que se comunicam com sua API. Por exemplo, aplicativos front-end, móveis ou IoT.

## Recapitulando, passo a passo

### Passo 1: importe `FastAPI`

```Python hl_lines="1"

Yani yumurta mı tavukdan, tavuk mu yumurtadan gibi ilk `async` fonksiyonu nasıl çağırılır?

**FastAPI** ile çalışıyorsanız bunun için endişelenmenize gerek yok, çünkü bu "ilk" fonksiyon sizin *path fonksiyonunuz* olacak ve FastAPI doğru olanı nasıl yapacağını bilecek.