Quando comecei a criar o **FastAPI** de fato, a maior parte das peças já estavam encaixadas, o design estava definido, os requisitos e ferramentas já estavam prontos, e o conhecimento sobre os padrões e especificações estavam claros e frescos.

## Futuro { #future }

Nesse ponto, já está claro que o **FastAPI** com suas ideias está sendo útil para muitas pessoas.

* **`200 - 299`** são para respostas "Bem-sucedidas". Estes são os que você mais usaria.
    * `200` é o código de status padrão, o que significa que tudo estava "OK".
    * Outro exemplo seria `201`, "Criado". É comumente usado após a criação de um novo registro no banco de dados.

Definir validações extras para tipos de dados usando o valor "padrão" de atributos dos modelos. Isso melhora o suporte do editor, e não estava disponível no Pydantic antes.

Isso na verdade inspirou a atualização de partes do Pydantic, para dar suporte ao mesmo estilo de declaração da validação (toda essa funcionalidade já está disponível no Pydantic).

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### [Hug](https://github.com/hugapi/hug) { #hug }

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Imagine que você seja o computador / programa 🤖 nessa história.

Enquanto você está na fila, você está somente ocioso 😴, esperando por sua vez, sem fazer nada muito "produtivo". Mas a fila é rápida porque o caixa só está pegando os pedidos (não os preparando), então está tudo bem.

Nos exemplos acima, os bytes eram transmitidos, mas a resposta não tinha um cabeçalho `Content-Type`, então o cliente não sabia que tipo de dado estava recebendo.

Você pode criar uma subclasse personalizada de `StreamingResponse` que define o cabeçalho `Content-Type` para o tipo de dado que você está transmitindo.

Por exemplo, você pode criar um `PNGStreamingResponse` que define o cabeçalho `Content-Type` como `image/png` usando o atributo `media_type`:

* Executando na inicialização
* Reinicializações
* **Replicação (o número de processos em execução)**
* Memória
* Etapas anteriores antes de iniciar

Até este ponto, com todos os tutoriais nos documentos, você provavelmente estava executando um **programa de servidor**, por exemplo, usando o comando `fastapi`, que executa o Uvicorn, executando um **único processo**.

* Ler o corpo da requisição como JSON.
* Converter os tipos correspondentes (se necessário).
* Validar os dados.
    * Se algum dado for inválido, irá retornar um erro bem claro, indicando exatamente onde e o que estava incorreto.
* Entregar a você a informação recebida no parâmetro `item`.
    * Como você o declarou na função como do tipo `Item`, você também terá o suporte do editor (preenchimento automático, etc) para todos os atributos e seus tipos.

{* ../../docs_src/python_types/tutorial001_py310.py hl[2] *}

### Edite-o { #edit-it }

É um programa muito simples.

Mas agora imagine que você estava escrevendo do zero.

Em algum momento você teria iniciado a definição da função, já tinha os parâmetros prontos...

Mas então você deve chamar "esse método que converte a primeira letra em maiúscula".

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## Verifique se o ambiente virtual está ativo { #check-the-virtual-environment-is-active }

Verifique se o ambiente virtual está ativo (o comando anterior funcionou).

/// tip | Dica

Isso é **opcional**, mas é uma boa maneira de **verificar** se tudo está funcionando conforme o esperado e se você está usando o ambiente virtual pretendido.

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Para cuando comencé a crear el propio **FastAPI**, la mayoría de las piezas ya estaban en su lugar, el diseño estaba definido, los requisitos y herramientas estaban listos, y el conocimiento sobre los estándares y especificaciones estaba claro y fresco.

## Futuro { #future }

A este punto, ya está claro que **FastAPI** con sus ideas está siendo útil para muchas personas.