# Arquivos de Requisição

Você pode definir arquivos para serem enviados pelo cliente usando `File`.

/// info | Informação

Para receber arquivos enviados, primeiro instale o <a href="https://github.com/Kludex/python-multipart" class="external-link" target="_blank">`python-multipart`</a>.

Garanta que você criou um [ambiente virtual](../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank}, o ativou e então o instalou, por exemplo:

```console

* dados do cliente para serem enviados através da rede
* dados enviados pelo seu programa para serem recebidos pelo clente através da rede
* conteúdo de um arquivo no disco pra ser lido pelo sistema e entregar ao seu programa
* conteúdo que seu programa deu ao sistema para ser escrito no disco

app = FastAPI()

app.add_middleware(UnicornMiddleware, some_config="rainbow")
```

`app.add_middleware()` recebe uma classe de middleware como o primeiro argumento e quaisquer argumentos adicionais a serem passados para o middleware.

## Middlewares Integrados

**FastAPI** inclui vários middlewares para casos de uso comuns, veremos a seguir como usá-los.

/// note | Detalhes Técnicos

* Use o `template` que você criou para renderizar e retornar uma `TemplateResponse`, passe o nome do template, o request object, e um "context" dict com pares chave-valor a serem usados dentro do template do Jinja2.

```Python hl_lines="4  11  15-18"
{!../../docs_src/templates/tutorial001.py!}
```

/// note

Antes do FastAPI 0.108.0, Starlette 0.29.0, `name` era o primeiro parâmetro.

E o **FastAPI** vai manipulá-los, mandar para você os dados corretos na sua função, e validar e documentar o schema correto na *operação de rota*.

Você também pode declarar valores singulares para serem recebidos como parte do corpo.

E o valor retornado é salvo em um <abbr title="Um utilitário/sistema para armazenar valores calculados/gerados para serem reutilizados em vez de computá-los novamente.">"cache"</abbr> e repassado para todos os "dependentes" que precisam dele em uma requisição específica, em vez de chamar a dependência múltiplas vezes para uma mesma requisição.

Isso é que nós iremos resolver, vamos carregar o modelo antes das requisições serem manuseadas, mas apenas um pouco antes da aplicação começar a receber requisições, não enquanto o código estiver sendo carregado.

## Vida útil (_Lifespan_)

# Tarefas em segundo plano

Você pode definir tarefas em segundo plano a serem executadas _ após _ retornar uma resposta.

Isso é útil para operações que precisam acontecer após uma solicitação, mas que o cliente realmente não precisa esperar a operação ser concluída para receber a resposta.

Isso inclui, por exemplo:

- Envio de notificações por email após a realização de uma ação:

E muitas equipes usam apenas `PUT`, mesmo para atualizações parciais.

Você é **livre** para usá-los como preferir, **FastAPI** não impõe restrições.

Mas este guia te dá uma ideia de como eles são destinados a serem usados.

///

### Usando o parâmetro `exclude_unset` do Pydantic

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

# Arquivos de Requisição

Você pode definir arquivos para serem enviados para o cliente utilizando `File`.

/// info

Para receber arquivos compartilhados, primeiro  instale <a href="https://github.com/Kludex/python-multipart" class="external-link" target="_blank">`python-multipart`</a>.

E.g. `pip install python-multipart`.

Isso se deve por que arquivos enviados são enviados como "dados de formulário".

///

## Importe `File`