Pero todavía es posible documentarlo como es descrito en [Respuestas adicionales en OpenAPI](additional-responses.md){.internal-link target=_blank}.

def get_sequential_burgers(number: int):
    # Faz alguma coisa sequencial para criar os hambúrgueres
    return burgers
```

Com `async def`, o Python sabe que, dentro dessa função, tem que estar ciente das expressões `await`, e que isso pode "pausar" a execução dessa função, e poderá fazer outra coisa antes de voltar.

Quando você quiser chamar uma função `async def`, você tem que "esperar". Então, isso não funcionará:

```Python

    Você provavelmente pode pular essa parte.

Existe uma forma alternativa para definir a execução dessa lógica durante *inicialização* e durante *encerramento*.

Você pode definir manipuladores de eventos (funções) que precisam ser executadas antes da aplicação inicializar, ou quando a aplicação estiver encerrando.

Essas funções podem ser declaradas com `async def` ou `def` normal.

Au final, peu importe le cas parmi ceux ci-dessus, **FastAPI** fonctionnera de manière asynchrone et sera extrêmement rapide.

Mais si vous suivez bien les instructions ci-dessus, alors **FastAPI** pourra effectuer quelques optimisations et ainsi améliorer les performances.

## Détails techniques

processo por contêiner**, terá uma quantidade mais ou menos bem definida, estável e limitada de memória consumida por cada um desses contêineres (mais de um se eles forem replicados).

E então você pode definir esses mesmos limites e requisitos de memória em suas configurações para seu sistema de gerenciamento de contêineres (por exemplo, no **Kubernetes**). Dessa forma, ele poderá **replicar os contêineres** nas **máquinas disponíveis** levando em consideração a quantidade de memória necessária...

<img src="/img/tutorial/body-fields/image02.png">

## Detalhes técnicos

!!! warning "Atenção"
    Esses são detalhes muito técnicos sobre os padrões **JSON Schema** e **OpenAPI**.

    Se as ideias explicadas acima já funcionam para você, isso pode ser o suficiente, e você provavelmente não precisa desses detalhes, fique à vontade para pular.

* Baseado em _type hints_ Python.
* Validação e documentação desses tipos.
* Sistema de injeção de dependência.

Ele não utiliza validação de dados, seriallização e documentação de bibliotecas de terceiros como o Pydantic, ele tem seu prórpio. Então, essas definições de tipo de dados não podem ser reutilizados tão facilmente.

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# Pessoas do FastAPI

FastAPI possue uma comunidade incrível que recebe pessoas de todos os níveis.

## Criador - Mantenedor

Ei! 👋

Este sou eu:

{% if people %}
<div class="user-list user-list-center">
{% for user in people.maintainers %}

## Type hints em **FastAPI**

O **FastAPI** aproveita esses type hints para fazer várias coisas.

Com o **FastAPI**, você declara parâmetros com type hints e obtém:

* **Suporte ao editor**.
* **Verificações de tipo**.

... e **FastAPI** usa as mesmas declarações para:

* `DELETE`

...e os mais exóticos:

* `OPTIONS`
* `HEAD`
* `PATCH`
* `TRACE`

No protocolo HTTP, você pode se comunicar com cada rota usando um (ou mais) desses "métodos".

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Ao construir APIs, você normalmente usa esses métodos HTTP para executar uma ação específica.

Normalmente você usa:

* `POST`: para criar dados.
* `GET`: para ler dados.
* `PUT`: para atualizar dados.