Então, durante esse tempo, o computador pode ir e fazer outro trabalho, enquanto o "arquivo lento" 📝 termine.

Durante ese tiempo, el sistema puede hacer otras cosas, mientras "archivo lento" 📝 termina.

> 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.

## 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.

### Validación

* Validación para la mayoría (¿o todos?) los **tipos de datos** de Python incluyendo:
    * Objetos JSON (`dict`).
    * JSON array (`list`) definiendo tipos de ítem.
    * Campos de texto (`str`) definiendo longitudes mínimas y máximas.
    * Números (`int`, `float`) con valores mínimos y máximos, etc.

* Validación para tipos más exóticos como:
    * URL.
    * Email.
    * UUID.

Você poderia carregá-lo no nível mais alto do módulo/arquivo, mas isso também poderia significaria **carregar o modelo** mesmo se você estiver executando um simples teste automatizado, então esse teste poderia ser **lento** porque teria que esperar o carregamento do modelo antes de ser capaz de executar uma parte independente do código.

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

Era `upper`? Era `uppercase`? `first_uppercase`? `capitalize`?

Em seguida, tente com o velho amigo do programador, o preenchimento automático do editor.

Você digita o primeiro parâmetro da função, `first_name`, depois um ponto (`.`) e, em seguida, pressiona `Ctrl + Space` para acionar a conclusão.

                "item_id"
            ],
            "msg": "value is not a valid integer",
            "type": "type_error.integer"
        }
    ]
}
```

você receberá a versão em texto:

```
1 validation error
path -> item_id
  value is not a valid integer (type=type_error.integer)
```

### `RequestValidationError` vs `ValidationError`

!!! warning "Aviso"

<img src="/img/tutorial/body/image01.png">

E também serão utilizados em cada *função de operação de rota* que utilizá-los:

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

## Suporte do editor de texto:

No seu editor de texto, dentro da função você receberá dicas de tipos e completação em todo lugar (isso não aconteceria se você recebesse um `dict` em vez de um modelo Pydantic):

<img src="/img/tutorial/body/image03.png">

* **Meno bug**: Riduce di circa il 40% gli errori che commettono gli sviluppatori durante la scrittura del codice. *
* **Intuitivo**: Grande supporto per gli editor di testo con <abbr title="anche conosciuto come auto-completamento, autocompletion, IntelliSense">autocompletamento</abbr> in ogni dove. In questo modo si può dedicare meno tempo al debugging.