/// info

Se você estiver usando o Kubernetes, provavelmente será um <a href="https://kubernetes.io/docs/concepts/workloads/pods/init-containers/" class="external-link" target="_blank">Init Container</a>.

///

Do mesmo modo, você pode definir a lógica (código) que será executada quando a aplicação estiver sendo **encerrada**. Nesse caso, este código será executado **uma vez**, **depois** de ter possivelmente tratado **várias requisições**.

Se você tiver uma API que faz uma quantidade comparável de cálculos todas as vezes e tiver muitos clientes, então a **utilização da CPU** provavelmente *também será estável* (em vez de ficar constantemente subindo e descendo rapidamente).

### Exemplos de ferramentas e estratégias de replicação

Um **ambiente virtual** é um diretório com alguns arquivos.

///

/// info | "Informação"

Esta página lhe ensinará como usar **ambientes virtuais** e como eles funcionam.

Se você estiver pronto para adotar uma **ferramenta que gerencia tudo** para você (incluindo a instalação do Python), experimente <a href="https://github.com/astral-sh/uv" class="external-link" target="_blank">uv</a>.

///

## Criar um Projeto

Você pode declarar informação extra em `Field`, `Query`, `Body`, etc. E isso será incluído no JSON Schema gerado.

Você irá aprender mais sobre adicionar informações extras posteriormente nessa documentação, quando estiver aprendendo a declarar exemplos.

## Recapitulando

Você pode usar `Field` do Pydantic para declarar validações extras e metadados para atributos do modelo.

Lembre-se de que se você retornar uma resposta diretamente em vez de usar o parâmetro `Response`, FastAPI a retornará diretamente.

Portanto, você terá que garantir que seus dados sejam do tipo correto. E.g. será compatível com JSON se você estiver retornando um `JSONResponse`.

E também que você não esteja enviando nenhum dado que deveria ter sido filtrado por um `response_model`.

///

### Mais informações

/// note | "Detalhes Técnicos"

Aqui mostrarei como usar o **Uvicorn** com **processos de trabalho** usando o comando `fastapi` ou o comando `uvicorn` diretamente.

/// info | "Informação"

Se você estiver usando contêineres, por exemplo com Docker ou Kubernetes, falarei mais sobre isso no próximo capítulo: [FastAPI em contêineres - Docker](docker.md){.internal-link target=_blank}.

Queremos obter o `user_user` *somente* se este usuário estiver ativo.

Portanto, criamos uma dependência adicional `get_current_active_user` que por sua vez usa `get_current_user` como dependência.

Ambas as dependências retornarão apenas um erro HTTP se o usuário não existir ou se estiver inativo.

Portanto, em nosso endpoint, só obteremos um usuário se o usuário existir, tiver sido autenticado corretamente e estiver ativo:

//// tab | Python 3.10+

    * O FastAPI provê mais funcionalidades em cima do Starlette. Funcionalidades que você quase sempre precisará quando estiver construindo APIs, como validação de dados e serialização. E ao utilizá-lo, você obtém documentação automática sem custo nenhum (a documentação automática sequer adiciona sobrecarga nas aplicações rodando, pois ela é gerada na inicialização).

Após a criação dos testes, você pode atualizar a sua versão do **FastAPI** para uma mais recente, execute os testes para se certificar de que todo o seu código está funcionando corretamente.

Se tudo estiver funcionando, ou após você realizar as alterações necessárias e todos os testes estiverem passando, então você pode fixar sua versão de `FastAPI` para essa mais nova.

## Sobre Starlette