In den meisten Fällen möchten Sie diese Schritte jedoch nur **einmal** ausführen.

Sie möchten also einen **einzelnen Prozess** haben, um diese **Vorab-Schritte** auszuführen, bevor Sie die Anwendung starten.

houvessem
houver
houvermos
houverem
houverei
houverá
houveremos
houverão
houveria
houveríamos
houveriam
sou
somos
são
era
éramos
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fui
foi
fomos
foram
fora
fôramos
seja
sejamos
sejam
fosse
fôssemos
fossem
for
formos
forem
serei
será
seremos
serão
seria
seríamos
seriam
tenho
tem
temos

# Über FastAPI-Versionen { #about-fastapi-versions }

**FastAPI** wird bereits in vielen Anwendungen und Systemen produktiv eingesetzt. Und die Testabdeckung wird bei 100 % gehalten. Aber seine Entwicklung geht immer noch schnell voran.

Es werden regelmäßig neue Funktionen hinzugefügt, Fehler werden regelmäßig behoben und der Code wird weiterhin kontinuierlich verbessert.

Se você quiser receber atualizações parciais, é muito útil usar o parâmetro `exclude_unset` no `.model_dump()` do modelo do Pydantic.

Como `item.model_dump(exclude_unset=True)`.

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

Então, você pode usar isso para gerar um `dict` com apenas os dados definidos (enviados na solicitação), omitindo valores padrão:

Com essa configuração, requisições sem um cabeçalho `Content-Type` terão o corpo interpretado como JSON, o mesmo comportamento das versões mais antigas do FastAPI.

/// info | Informação

Esse comportamento e configuração foram adicionados no FastAPI 0.132.0.

Es erreicht etwas Ähnliches wie Flask-apispec.

Es verfügt über ein integriertes Dependency Injection System, welches von Angular 2 inspiriert ist. Erfordert ein Vorab-Registrieren der „Injectables“ (wie alle anderen Dependency Injection Systeme, welche ich kenne), sodass der Code ausschweifender wird und es mehr Codeverdoppelung gibt.

Então, no **FastAPI**, você pode utilizar uma classe Python como uma dependência.

O que o FastAPI realmente verifica, é se a dependência é algo chamável (função, classe, ou outra coisa) e os parâmetros que foram definidos.

Houveram mudanças no próprio Pydantic para que isso fosse possível.

As capturas de tela anteriores foram capturas no [Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com).

Mas você terá o mesmo suporte do editor no [PyCharm](https://www.jetbrains.com/pycharm/) e na maioria dos editores Python:

///

### Suporte de editores { #editor-support }

Todo o framework foi projetado para ser fácil e intuitivo de usar, todas as decisões foram testadas em vários editores antes do início do desenvolvimento, para garantir a melhor experiência de desenvolvimento.

E integrar ferramentas de interface para usuários baseadas nos padrões:

* [Swagger UI](https://github.com/swagger-api/swagger-ui)
* [ReDoc](https://github.com/Rebilly/ReDoc)

Essas duas foram escolhidas por serem bem populares e estáveis, mas fazendo uma pesquisa rápida, você pode encontrar dúzias de interfaces alternativas adicionais para OpenAPI (que você pode utilizar com **FastAPI**).

///