A palavra "**servidor**" é comumente usada para se referir tanto ao computador remoto/nuvem (a máquina física ou virtual) quanto ao programa que está sendo executado nessa máquina (por exemplo, Uvicorn).

Apenas tenha em mente que quando você ler "servidor" em geral, isso pode se referir a uma dessas duas coisas.

* **Fácil**: Projetado para ser fácil de aprender e usar. Menos tempo lendo docs.
* **Enxuto**: Minimize duplicação de código. Múltiplas funcionalidades para cada declaração de parâmetro. Menos bugs.
* **Robusto**: Tenha código pronto para produção. E com documentação interativa automática.

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

Também há a chance de que, por algum motivo, você tenha um **pico** de uso da sua API. Talvez ela tenha se tornado viral, ou talvez alguns outros serviços ou bots comecem a usá-la. E você pode querer ter recursos extras para estar seguro nesses casos.

Vamos ver como isso funciona e como alterar se for necessário.

## Modelos Pydantic para Entrada e Saída { #pydantic-models-for-input-and-output }

Digamos que você tenha um modelo Pydantic com valores padrão, como este:

{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:7] hl[7] *}

### Modelo para Entrada { #model-for-input }

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial003_py310.py hl[7] *}

### Melhor com `Annotated` { #better-with-annotated }

Ele também inclui o que mudou, como as validações agora são mais corretas e rigorosas, possíveis ressalvas, etc.

Você pode lê-lo para entender melhor o que mudou.

## Testes { #tests }

Garanta que você tenha [testes](../tutorial/testing.md) para sua aplicação e que os execute na integração contínua (CI).

Assim, você pode fazer a atualização e garantir que tudo continua funcionando como esperado.

## `bump-pydantic` { #bump-pydantic }

E sua aplicação **FastAPI** também pode ser composta de vários arquivos/módulos, etc.

### Arquivo da aplicação **FastAPI** { #fastapi-app-file }

Digamos que você tenha uma estrutura de arquivo conforme descrito em [Aplicações maiores](bigger-applications.md):

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

No arquivo `main.py` você tem sua aplicação **FastAPI**:

E como a `Response` pode ser usada frequentemente para definir cabeçalhos e cookies, **FastAPI** também a fornece em `fastapi.Response`.

///

## Cabeçalhos personalizados { #custom-headers }

Tenha em mente que cabeçalhos personalizados proprietários podem ser adicionados [usando o prefixo `X-`](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Headers).

# FastAPI Cloud { #fastapi-cloud }

Você pode implantar sua aplicação FastAPI no [FastAPI Cloud](https://fastapicloud.com) com um **único comando**; entre na lista de espera, caso ainda não tenha feito isso. 🚀

## Login { #login }

Certifique-se de que você já tem uma conta no **FastAPI Cloud** (nós convidamos você a partir da lista de espera 😉).

Depois, faça login:

<div class="termy">

```console
$ fastapi login

Por exemplo, se você precisar armazená-lo em um banco de dados.

Para isso, **FastAPI** fornece uma função `jsonable_encoder()`.

## Usando a função `jsonable_encoder` { #using-the-jsonable-encoder }

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.