## Introdução

**FastAPI** não poderia existir se não fosse pelos trabalhos anteriores de outras pessoas.

Houveram tantas ferramentas criadas que ajudaram a inspirar sua criação.

Tenho evitado criar um novo framework por anos. Primeiramente tentei resolver todos os recursos cobertos pelo **FastAPI** utilizando muitos frameworks diferentes, plug-ins e ferramentas.

Komenda `uvicorn main:app` odnosi się do:

* `main`: plik `main.py` ("moduł" w Pythonie).
* `app`: obiekt stworzony w `main.py` w lini `app = FastAPI()`.
* `--reload`: spraw by serwer resetował się po każdej zmianie w kodzie. Używaj tego tylko w środowisku deweloperskim.

</details>

### Wypróbuj

> Qual é a história desse projeto? Parece que surgiu do nada e se tornou incrível em poucas semanas [...]

Aqui está um pouco dessa história.

## Alternativas

Eu tenho criado APIs com requisitos complexos por vários anos (Aprendizado de Máquina, sistemas distribuídos, tarefas assíncronas, banco de dados NoSQL etc.), liderando vários times de desenvolvedores.

* Możliwość automatycznego **generowania kodu klienta** w wielu językach.

### Automatyczna dokumentacja

Interaktywna dokumentacja i webowe interfejsy do eksploracji API. Z racji tego, że framework bazuje na OpenAPI, istnieje wiele opcji, z czego 2 są domyślnie dołączone.

Tendo outro gerenciador de processos dentro do contêiner (como seria com o Gunicorn ou o Uvicorn gerenciando trabalhadores Uvicorn) só adicionaria **complexidade desnecessária** que você provavelmente já está cuidando com seu sistema de cluster.

odpowiedniego pytania, dzięki czemu łatwiej uzyskasz dobrą odpowiedź, a nawet rozwiążesz problem samodzielnie, zanim zapytasz. Ponadto na GitHubie mogę się upewnić, że zawsze odpowiadam na wszystko, nawet jeśli zajmuje to trochę czasu. Osobiście nie mogę tego zrobić z systemami czatu. 😅

Rozmów w systemach czatu nie można tak łatwo przeszukiwać, jak na GitHubie, więc pytania i odpowiedzi mogą zaginąć w rozmowie. A tylko te na GitHubie liczą się do zostania [Ekspertem FastAPI](fastapi-people....

Com **FastAPI** você pode levar a vantagem da concorrência que é muito comum para desenvolvimento web (o mesmo atrativo de NodeJS).

Mas você também pode explorar os benefícios do paralelismo e multiprocessamento (tendo múltiplos processadores rodando em paralelo) para trabalhos pesados que geram **limite de CPU** como aqueles em sistemas de Machine Learning.

Eso ya debería tener más sentido ahora. ✨

Todo eso es lo que impulsa FastAPI (a través de Starlette) y lo que hace que tenga un rendimiento tan impresionante.

## Detalles muy técnicos

!!! warning "Advertencia"
    Probablemente puedas saltarte esto.

    Estos son detalles muy técnicos de cómo **FastAPI** funciona a muy bajo nivel.

- github.com/pkg/diff: [20ebb0f](https://github.com/pkg/diff/tree/20ebb0f)
- github.com/x448/float16: [v0.8.4](https://github.com/x448/float16/tree/v0.8.4)
- golang.org/x/telemetry: b75ee88
- k8s.io/gengo/v2: 51d4e06
- sigs.k8s.io/knftables: v0.0.14

### Changed
- github.com/docker/docker: [v20.10.24+incompatible → v20.10.27+incompatible](https://github.com/docker/docker/compare/v20.10.24...v20.10.27)

k8s.io/component-base v0.30.0 h1:cj6bp38g0ainlfYtaOQuRELh5KSYjhKxM+io7AUIk4o=
k8s.io/component-base v0.30.0/go.mod h1:V9x/0ePFNaKeKYA3bOvIbrNoluTSG+fSJKjLdjOoeXQ=
k8s.io/gengo v0.0.0-20190128074634-0689ccc1d7d6/go.mod h1:ezvh/TsK7cY6rbqRK0oQQ8IAqLxYwwyPxAX1Pzy0ii0=
k8s.io/gengo v0.0.0-20200114144118-36b2048a9120/go.mod h1:ezvh/TsK7cY6rbqRK0oQQ8IAqLxYwwyPxAX1Pzy0ii0=