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tenho
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tínhamos
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teve
tivemos
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tivera
tivéramos
tenha
tenhamos
tenham
tivesse
tivéssemos
tivessem
tiver
tivermos
tiverem
terei
terá
teremos
terão
teria
teríamos

<font color="#4E9A06">INFO</font>:     Application startup complete.
<font color="#4E9A06">INFO</font>:     Uvicorn running on <b>http://0.0.0.0:8000</b> (Press CTRL+C to quit)
```

</div>

Isto deve funcionar para a maioria dos casos. 😎

Você pode utilizar esse comando, por exemplo, para iniciar sua aplicação **FastAPI** em um contêiner, em um servidor, etc.

## Servidores ASGI

Se você executar **múltiplos processos por contêiner** (por exemplo, com a imagem oficial do Docker), deve garantir que o número de processos iniciados não **consuma mais memória** do que o disponível.

///

## Retorne o token

A resposta do endpoint `token` deve ser um objeto JSON.

Deve ter um `token_type`. No nosso caso, como estamos usando tokens "Bearer", o tipo de token deve ser "`bearer`".

E deve ter um `access_token`, com uma string contendo nosso token de acesso.

| `license_info` | `dict` | As informações de licença para a API exposta. Ela pode conter...

Essas respostas adicionais serão incluídas no esquema do OpenAPI, e também aparecerão na documentação da API.

Porém para as respostas adicionais, você deve garantir que está retornando um `Response` como por exemplo o `JSONResponse` diretamente, junto com o código de status e o conteúdo.

## Retorno Adicional com `model`

- Processando dados:
  - Por exemplo, digamos que você receba um arquivo que deve passar por um processo lento, você pode retornar uma resposta de "Aceito" (HTTP 202) e processá-lo em segundo plano.

## Usando `BackgroundTasks`

    Ao ter o tipo como `int | None`, o SQLModel saberá que essa coluna deve ser um `INTEGER` no banco de dados SQL e que ela deve ser `NULLABLE`.

* `Field(index=True)` informa ao SQLModel que ele deve criar um **índice SQL** para essa coluna, o que permitirá buscas mais rápidas no banco de dados ao ler dados filtrados por essa coluna.

/// info | Informação

No Pydantic v1, o método que era chamado `.dict()` e foi depreciado (mas ainda suportado) no Pydantic v2. Agora, deve-se usar o método `.model_dump()`.

Os exemplos aqui usam `.dict()` para compatibilidade com o Pydantic v1, mas você deve usar `.model_dump()` a partir do Pydantic v2.

///

Isso gera um `dict` com apenas os dados definidos ao criar o modelo `item`, excluindo os valores padrão.

## Fixe a sua versão de `fastapi`

A primeira coisa que você deve fazer é "fixar" a versão do **FastAPI** que você está utilizando na mais atual, na qual você sabe que funciona corretamente para o seu aplicativo.

Por exemplo, supondo que você está usando a versão `0.45.0` em sua aplicação.