Eles estão, mais ou menos, em pontas opostas, um complementando o outro.

Requests tem um projeto muito simples e intuitivo, fácil de usar, com padrões sensíveis. Mas ao mesmo tempo, é muito poderoso e customizável.

É por isso que, como dito no site oficial:

> Requests é um dos pacotes Python mais baixados de todos os tempos

O jeito de usar é muito simples. Por exemplo, para fazer uma requisição `GET`, você deveria escrever:

```Python

Além disso, **clientes gerados automaticamente** terão interfaces mais simples, para que os desenvolvedores que se comunicam com sua API possam ter uma experiência muito melhor trabalhando com sua API. 😎

///

Este é apenas um **tutorial rápido / atualização** sobre type hints do Python. Ele cobre apenas o mínimo necessário para usá-los com o **FastAPI**... que é realmente muito pouco.

O **FastAPI** é baseado nesses type hints, eles oferecem muitas vantagens e benefícios.

Mas mesmo que você nunca use o **FastAPI**, você se beneficiaria de aprender um pouco sobre eles.

/// note | Nota

Mas em muitos casos, você desejará executar vários processos de trabalho ao mesmo tempo.

### Processos Múltiplos - Trabalhadores

Ou você pode ter qualquer outra forma de comunicar com o endpoint WebSocket.

---

Mas para este exemplo, usaremos um documento HTML muito simples com algum JavaScript, tudo dentro de uma string longa.

Esse, é claro, não é o ideal e você não o usaria para produção.

Na produção, você teria uma das opções acima.

    end
```

/// tip | "Dica"

É muito comum em pacotes Python tentar ao máximo **evitar alterações drásticas** em **novas versões**, mas é melhor prevenir do que remediar e instalar versões mais recentes intencionalmente e, quando possível, executar os testes para verificar se tudo está funcionando corretamente.

///

# GraphQL

Como o **FastAPI** é baseado no padrão **ASGI**, é muito fácil integrar qualquer biblioteca **GraphQL** também compatível com ASGI.

Você pode combinar *operações de rota* normais do FastAPI com GraphQL na mesma aplicação.

/// tip | "Dica"

**GraphQL** resolve alguns casos de uso muito específicos.

Ele tem **vantagens** e **desvantagens** quando comparado a **web APIs** comuns.

executado antes da aplicação **começar** a receber requisições, e logo após **terminar** de lidar com as requisições, ele cobre toda a **vida útil** (_lifespan_) da aplicação (o termo "vida útil" será importante em um segundo 😉).

Pode ser muito útil para configurar **recursos** que você precisa usar por toda aplicação, e que são **compartilhados** entre as requisições, e/ou que você precisa **limpar** depois. Por exemplo, o pool de uma conexão com o banco de dados ou carregamento de um modelo...

/// warning | "Aviso"

Uvicorn e outros servidores suportam a opção `--reload` que é útil durante o desenvolvimento.

A opção `--reload` consome muito mais recursos, é mais instável, etc.

Ela ajuda muito durante o **desenvolvimento**, mas você **não deve** usá-la em **produção**.

///

## Conceitos de Implantação

{!> ../../docs_src/dependencies/tutorial005.py!}
```

////

Esse código declara um parâmetro de consulta opcional, `q`, com o tipo `str`, e então retorna esse parâmetro.

Isso é bastante simples (e não muito útil), mas irá nos ajudar a focar em como as subdependências funcionam.

## Segunda dependência, "injetável" e "dependente"