* `app`: o objeto criado dentro de `main.py` com a linha `app = FastAPI()`.

É equivalente a:

```Python
from main import app
```

///

Cada programa de servidor ASGI alternativo teria um comando semelhante, você pode ler mais na documentação respectiva.

/// warning | Atenção

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

entrypoint = "backend.main:app"
```

o que seria equivalente a:

```python
from backend.main import app
```

### `fastapi dev` com path { #fastapi-dev-with-path }

Você também pode passar o path do arquivo para o comando `fastapi dev`, e ele vai deduzir o objeto de aplicação FastAPI a ser usado:

```console
$ fastapi dev main.py
```

forem
serei
será
seremos
serão
seria
seríamos
seriam
tenho
tem
temos
tém
tinha
tínhamos
tinham
tive
teve
tivemos
tiveram
tivera
tivéramos
tenha
tenhamos
tenham
tivesse
tivéssemos
tivessem
tiver
tivermos
tiverem
terei
terá
teremos
terão
teria
teríamos

    * Se você não utilizasse o FastAPI e utilizasse diretamente o Starlette (ou outra ferramenta, como Sanic, Flask, Responder, etc), você teria que implementar toda a validação de dados e serialização por conta. Então, sua aplicação final poderia...

```
.
├── app
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py
│   └── test_main.py
```

O arquivo `main.py` teria:

{* ../../docs_src/async_tests/app_a_py310/main.py *}

O arquivo `test_main.py` teria os testes para para o arquivo `main.py`, ele poderia ficar assim:

{* ../../docs_src/async_tests/app_a_py310/test_main.py *}

## Executá-lo { #run-it }

[tool.fastapi]
entrypoint = "backend.main:app"
```

o que seria equivalente a:

```python
from backend.main import app
```

### `fastapi dev` com caminho { #fastapi-dev-with-path }

Você também pode passar o caminho do arquivo para o comando `fastapi dev`, e ele deduzirá o objeto da aplicação FastAPI a usar:

```console
$ fastapi dev main.py
```

Nesse caso, a sessão de banco de dados seria mantida até que a resposta termine de ser enviada, mas se você não a usa, então não seria necessário mantê-la.

Veja como poderia ser:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial013_an_py310.py *}

O código de saída, o fechamento automático da `Session` em:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial013_an_py310.py ln[19:21] *}

Nesse caso, seria melhor obter **um servidor extra** e executar alguns processos nele para que todos tenham **RAM e tempo de CPU suficientes**.

Vamos imaginar que você tenha um banco de dados `fake_db` que recebe apenas dados compatíveis com JSON.

Por exemplo, ele não recebe objetos `datetime`, pois estes objetos não são compatíveis com JSON.

Então, um objeto `datetime` teria que ser convertido em um `str` contendo os dados no [formato ISO](https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601).

Da mesma forma, este banco de dados não receberia um modelo Pydantic (um objeto com atributos), apenas um `dict`.

## JSON Lines { #json-lines }

Nesses casos, é comum enviar "**JSON Lines**", um formato em que você envia um objeto JSON por linha.

Uma response teria um tipo de conteúdo `application/jsonl` (em vez de `application/json`) e o corpo seria algo como:

```json
{"name": "Plumbus", "description": "A multi-purpose household device."}
{"name": "Portal Gun", "description": "A portal opening device."}