É isso que vamos resolver: vamos carregar o modelo antes de as requisições serem tratadas, mas apenas um pouco antes de a aplicação começar a receber requisições, não enquanto o código estiver sendo carregado.

## Lifespan { #lifespan }

  * Como conectarse a un servidor de email y enviar un email tiende a ser "lento" (varios segundos), puedes devolver el response de inmediato y enviar la notificación por email en segundo plano.
* Procesamiento de datos:
  * Por ejemplo, supongamos que recibes un archivo que debe pasar por un proceso lento, puedes devolver un response de "Accepted" (HTTP 202) y procesar el archivo en segundo plano.

    * Como conectar-se a um servidor de e-mail e enviar um e-mail tende a ser “lento” (vários segundos), você pode retornar a resposta imediatamente e enviar a notificação por e-mail em segundo plano.
* Processamento de dados:
    * Por exemplo, digamos que você receba um arquivo que precisa passar por um processo lento; você pode retornar uma resposta “Accepted” (HTTP 202) e processar o arquivo em segundo plano.

Para isso você precisa acessar a requisição diretamente.

{* ../../docs_src/using_request_directly/tutorial001_py39.py hl[1,7:8] *}

Ao declarar o parâmetro com o tipo sendo um `Request` em sua *função de operação de rota*, o **FastAPI** saberá como passar o `Request` neste parâmetro.

/// tip | Dica

Note que neste caso, nós estamos declarando o parâmetro de path ao lado do parâmetro da requisição.

* **Starlette**:
    * Tendrá el siguiente mejor rendimiento, después de Uvicorn. De hecho, Starlette usa Uvicorn para ejecutarse. Así que probablemente solo pueda ser "más lento" que Uvicorn por tener que ejecutar más código.
    * Pero te proporciona las herramientas para construir aplicaciones web sencillas, con enrutamiento basado en paths, etc.

* **Fácil**: Projetado para ser fácil de aprender e usar. Menos tempo lendo documentação.
* **Enxuto**: Minimize duplicação de código. Múltiplas funcionalidades para cada declaração de parâmetro. Menos bugs.
* **Robusto**: Tenha código pronto para produção. E com documentação interativa automática.

    * Uma chave com o media type, como por exemplo `application/json`, que contém como valor um outro objeto JSON, contendo::
        * Uma chave `schema`, que contém como valor o JSON Schema do modelo, sendo este o local correto.

...isso deve funcionar:

```JSON
{
    "item_id": "foo-item",
    "needy": "sooooneedy"
}
```

E claro, você pode definir alguns parâmetros como obrigatórios, alguns possuindo um valor padrão, e outros sendo totalmente opcionais:

{* ../../docs_src/query_params/tutorial006_py310.py hl[8] *}

Nesse caso, existem 3 parâmetros de consulta:

* `needy`, um `str` obrigatório.
* `skip`, um `int` com o valor padrão `0`.

{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial002_an_py310.py hl[9] *}

Perceba que o valor padrão continua sendo `None`, então o parâmetro ainda é opcional.

Mas agora, com `Query(max_length=50)` dentro de `Annotated`, estamos dizendo ao FastAPI que queremos **validação adicional** para este valor, queremos que tenha no máximo 50 caracteres. 😎

## Pronto para trabalhar { #ready-to-work }

Agora você está pronto para começar a trabalhar no seu projeto.



/// tip | Dica

Você quer entender o que é tudo isso acima?

Continue lendo. 👇🤓

///

## Por que ambientes virtuais { #why-virtual-environments }

Para trabalhar com o FastAPI, você precisa instalar o <a href="https://www.python.org/" class="external-link" target="_blank">Python</a>.