A documentação usa <a href="https://www.mkdocs.org/" class="external-link" target="_blank">MkDocs</a>.

E existem ferramentas/_scripts_ extras para controlar as traduções em `./scripts/docs.py`.

!!! tip
    Você não precisa ver o código em `./scripts/docs.py`, você apenas o utiliza na linha de comando.

```Python
async with lifespan(app):
    await do_stuff()
```

Quando você cria um gerenciador de contexto ou um gerenciador de contexto assíncrono como mencionado acima, o que ele faz é que, antes de entrar no bloco `with`, ele irá executar o código anterior ao `yield`, e depois de sair do bloco `with`, ele irá executar o código depois do `yield`.

```

!!! note "Detalhes Técnicos"
    `Cookie` é uma classe "irmã" de `Path` e `Query`. Ela também herda da mesma classe em comum `Param`.

    Mas lembre-se que quando você importa `Query`, `Path`, `Cookie` e outras de `fastapi`, elas são na verdade funções que retornam classes especiais.

!!! info "Informação"
    Para declarar cookies, você precisa usar `Cookie`, caso contrário, os parâmetros seriam interpretados como parâmetros de consulta.

Isso, mais o simples fato que Python é a principal linguagem para **Data Science**, Machine Learning e especialmente Deep Learning, faz do FastAPI uma ótima escolha para APIs web e aplicações com Data Science / Machine Learning (entre muitas outras).

Para ver como alcançar esse paralelismo em produção veja a seção sobre [Deployment](deployment/index.md){.internal-link target=_blank}.

## `async` e `await`

# Templates

Você pode usar qualquer template engine com o **FastAPI**.

Uma escolha comum é o Jinja2, o mesmo usado pelo Flask e outras ferramentas.

Existem utilitários para configurá-lo facilmente que você pode usar diretamente em sua aplicação **FastAPI** (fornecidos pelo Starlette).

## Instalação de dependências

Para instalar o `jinja2`, siga o código abaixo:

<div class="termy">

```console
$ pip install jinja2
```

Agregar un `\f` (un carácter de "form feed" escapado) hace que **FastAPI** trunque el output utilizada para OpenAPI en ese punto.

No será mostrado en la documentación, pero otras herramientas (como Sphinx) serán capaces de usar el resto.

```Python hl_lines="19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29"
{!../../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial004.py!}

Se você precisa realizar cálculos pesados ​​em segundo plano e não necessariamente precisa que seja executado pelo mesmo processo (por exemplo, você não precisa compartilhar memória, variáveis, etc), você pode se beneficiar do uso de outras ferramentas maiores, como <a href="http://www.celeryproject.org/" class="external-link" target="_blank"> Celery </a>.

!!! note "Observação"
    Tenha em mente que cada ferramenta oferece diferentes níveis de suporte ao OpenAPI.

    Algumas delas não exibem todas as informações extras que declaramos, ainda que na maioria dos casos, esses recursos estão planejados para desenvolvimento.

Você pode adicionar um `title`:

```Python hl_lines="10"

!!! tip
    This tutorial previously used <a href="https://pyjwt.readthedocs.io/" class="external-link" target="_blank">PyJWT</a>.

    But it was updated to use Python-jose instead as it provides all the features from PyJWT plus some extras that you might need later when building integrations with other tools.

## Password hashing

"Hashing" means converting some content (a password in this case) into a sequence of bytes (just a string) that looks like gibberish.

```Dockerfile
FROM tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi:python3.7

COPY ./app /app/app
```

#### Raspberry Pi e outras arquiteturas