func (c *Controller) Cluster() cluster.ID {
	return c.opts.ClusterID
}

func (c *Controller) MCSServices() []model.MCSServiceInfo {
	outMap := make(map[types.NamespacedName]model.MCSServiceInfo)

	// Add the ServiceExport info.
	for _, se := range c.exports.ExportedServices() {
		mcsService := outMap[se.namespacedName]
		mcsService.Cluster = c.Cluster()
		mcsService.Name = se.namespacedName.Name

		// UpdateOptions does not have these fields.
		delete(outMap, "gracePeriodSeconds")
		delete(outMap, "preconditions")
		delete(outMap, "orphanDependents")
		delete(outMap, "propagationPolicy")

		// Compare the results.
		inBytes, err = json.Marshal(inMap)
		if err != nil {
			t.Fatalf("failed to json.Marshal(in): %v", err)
		}
		outBytes, err = json.Marshal(outMap)
		if err != nil {

Por exemplo, extendendo o modelo anterior, você poder decidir por ter uma outra chave `importance` no mesmo corpo, além de `item` e `user`.

Se você declará-lo como é, porque é um valor singular, o **FastAPI** assumirá que se trata de um parâmetro de consulta.

Mas você pode instruir o **FastAPI** para tratá-lo como outra chave do corpo usando `Body`:

=== "Python 3.8+"

    ```Python hl_lines="22"

fastapi>=0.45.0,<0.46.0
```

isso significa que você iria usar as versões `0.45.0` ou acima, mas inferiores à `0.46.0`, por exemplo, a versão `0.45.2` ainda seria aceita.

Se você usar qualquer outra ferramenta para gerenciar suas instalações, como Poetry, Pipenv ou outras, todas elas têm uma maneira que você pode usar para definir as versões específicas dos seus pacotes.

## Versões disponíveis

Quando você verifica os benchmarks, é comum ver diversas ferramentas de diferentes tipos comparados como se fossem equivalentes.

Especificamente, para ver o Uvicorn, Starlette e FastAPI comparados entre si (entre diversas outras ferramentas).

Quanto mais simples o problema resolvido pela ferramenta, melhor será a performance. E a maioria das análises não testa funcionalidades adicionais que são oferecidas pela ferramenta.

A hierarquia é:

Ao verificar os _benchmarks_, é comum observar algumas ferramentas de diferentes tipos comparadas como equivalentes.

Especificamente, observa-se Uvicorn, Starlette e FastAPI comparados juntos (entre muitas outras ferramentas).

Quanto mais simples o problema resolvido pela ferramenta, melhor a performance que ela terá. E a maioria dos _benchmarks_ não testam as características adicionais fornecidas pela ferramenta.

Você pode ter múltiplas dependências e sub-dependências exigindo uma a outra (como parâmetros de definições de funções), algumas delas podem ser criadas com `async def` e algumas com `def` normal. Isso ainda poderia funcionar, e aquelas criadas com `def` podem ser chamadas em uma thread externa ao invés de serem "aguardadas".

### Outras funções de utilidade

# Alternativas, Inspiração e Comparações

O que inspirou **FastAPI**, como ele se compara a outras alternativas e o que FastAPI aprendeu delas.

## Introdução

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

Houveram tantas ferramentas criadas que ajudaram a inspirar sua criação.

## Futuro

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

Ele foi escolhido sobre outras alternativas anteriores por se adequar melhor em muitos casos.

Muitos desenvolvedores e times já dependem do **FastAPI** para seus projetos (incluindo eu e meu time).

Mas ainda há muitas melhorias e funcionalidades a vir.

	ts := NewTranslator()
	t.APIMapping = make(map[string]*Translation)
	t.KubernetesMapping = make(map[string]*Translation)
	t.ValuesToComponentName = make(map[string]name.ComponentName)
	for valKey, outVal := range ts.APIMapping {
		t.APIMapping[outVal.OutPath] = &Translation{valKey, nil}
	}
	for cn, cm := range ts.ComponentMaps {
		// we use dedicated translateGateway for gateway instead