Pero al comprobar benchmarks y comparaciones debes tener en cuenta lo siguiente.

## Benchmarks y velocidad

Cuando revisas los benchmarks, es común ver varias herramientas de diferentes tipos comparadas como equivalentes.

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

    `Body` também retorna objetos de uma subclasse de `FieldInfo` diretamente. E tem outras que você verá mais tarde que são subclasses da classe `Body`.

    Lembre-se que quando você importa `Query`, `Path`, e outros de `fastapi`, esse são na realidade funções que retornam classes especiais.

!!! tip "Dica"

```

</div>

...isso também inclui o `uvicorn`, que você pode usar como o servidor que rodará seu código.

!!! note "Nota"
    Você também pode instalar parte por parte.

    Isso é provavelmente o que você faria quando você quisesse lançar sua aplicação em produção:

    ```
    pip install fastapi
    ```

    Também instale o `uvicorn` para funcionar como servidor:

    ```
    pip install "uvicorn[standard]"
    ```

    * Sistemi di generazione di codice dal lato client, per molti linguaggi.
* Fornirà 2 interfacce di documentazione dell'API interattive.

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Questa è solo la punta dell'iceberg, ma dovresti avere già un'idea di come il tutto funzioni.

Prova a cambiare questa riga di codice:

```Python
    return {"item_name": item.name, "item_id": item_id}
```

...da:

```Python

E o **contêiner** em si (em contraste à **imagem de contêiner**) é a própria instância da imagem rodando, comparável a um **processo**. Na verdade, um contêiner está rodando somente quando há um **processo rodando** (e normalmente é somente um processo). O contêiner finaliza quando não há um processo rodando nele.

## Imagens de contêiner

Docker tem sido uma das principais ferramentas para criar e gerenciar **imagens de contêiner** e **contêineres**.

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Se você simplesmente não sabe, use apenas `def`.

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**Note**: Você pode misturar `def` e `async def` nas suas *funções de operação de rota* tanto quanto necessário e definir cada função usando a melhor opção para você. FastAPI irá fazer a coisa certa com elas.

De qualquer forma, em ambos os casos acima, FastAPI irá trabalhar assincronamente e ser extremamente rápido.

Do mesmo modo, você pode definir a lógica (código) que será executada quando a aplicação estiver sendo **encerrada**. Nesse caso, este código será executado **uma vez**, **depois** de ter possivelmente tratado **várias requisições**.

```Python hl_lines="7"
{!../../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial005.py!}
```

!!! note "Observação"
    O parâmetro torna-se opcional quando possui um valor padrão.

## Torne-o obrigatório

Quando você não necessita de validações ou de metadados adicionais, podemos fazer com que o parâmetro de consulta `q` seja obrigatório por não declarar um valor padrão, dessa forma:

```Python
q: str

Se você cria um arquivo Python que importa e usa FastAPI, e roda com Python de seu ambiente local, ele irá utilizar o código fonte de seu FastAPI local.

E se você atualizar o código fonte do FastAPI local, como ele é instalado com `-e`, quando você rodar aquele arquivo Python novamente, ele irá utilizar a nova versão do FastAPI que você acabou de editar.

Desse modo, você não tem que "instalar" sua versão local para ser capaz de testar cada mudança.

### Formato

{!../../../docs_src/cookie_params/tutorial001.py!}
```

!!! note "Detalhes Técnicos"
    `Cookie` é uma classe "irmã" de `Path` e `Query`. Ela também herda da mesma classe em comum `Param`.

    Mas lembre-se que quando você importa `Query`, `Path`, `Cookie` e outras de `fastapi`, elas são na verdade funções que retornam classes especiais.

!!! info "Informação"