Para "síncrono" (contrário de "assíncrono") também é utilizado o termo "sequencial", porquê o computador / programa segue todos os passos, na sequência, antes de trocar para uma tarefa diferente, mesmo se alguns passos envolvam esperar.

### Concorrência e hambúrgueres

Essa idéia de código **assíncrono** descrito acima é algo às vezes chamado de **"concorrência"**. E é diferente de **"paralelismo"**.

Tú declaras la "forma" de los datos mediante clases con atributos.

Cada atributo tiene un tipo.

Luego creas un instance de esa clase con algunos valores y Pydantic validará los valores, los convertirá al tipo apropiado (si ese es el caso) y te dará un objeto con todos los datos.

Y obtienes todo el soporte del editor con el objeto resultante.

    * Si no usaras FastAPI y usaras Starlette directamente (u otra herramienta, como Sanic, Flask, Responder, etc.), tendrías que implementar toda la validación y serialización de datos tu mismo. Por lo tanto, tu aplicación final seguirá teniendo...

    * Auto completado.
    * Anotaciones de tipos.
* Validación de datos:
    * Errores automáticos y claros cuándo los datos son inválidos.
    * Validación, incluso para objetos JSON profundamente anidados.
* <abbr title="en inglés: serialization, parsing, marshalling">Conversión</abbr> de datos de input: viniendo de la red a datos y tipos de Python. Leyendo desde:
    * JSON.
    * Path parameters.
    * Query parameters.

### Traduções

Ajuda com traduções É MUITO apreciada! E essa tarefa não pode ser concluída sem a ajuda da comunidade. 🌎 🚀

Aqui estão os passos para ajudar com as traduções.

#### Dicas e orientações

!!! 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"
{!../../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial007.py!}
```

E uma `description`:

Por ejemplo, no puedes poner un modelo Pydantic en una `JSONResponse` sin primero convertirlo a un `dict` con todos los tipos de datos (como `datetime`, `UUID`, etc) convertidos a tipos compatibles con JSON.

Para esos casos, puedes usar el `jsonable_encoder` para convertir tus datos antes de pasarlos a la respuesta:

```Python hl_lines="4 6 20 21"
{!../../../docs_src/response_directly/tutorial001.py!}
```

## Cabeçalhos duplicados

É possível receber cabeçalhos duplicados. Isso significa, o mesmo cabeçalho com vários valores.

Você pode definir esses casos usando uma lista na declaração de tipo.

Você receberá todos os valores do cabeçalho duplicado como uma `list` Python.

Por exemplo, para declarar um cabeçalho de `X-Token` que pode aparecer mais de uma vez, você pode escrever:

Ele usa o padrão anterior para frameworks web Python (WSGI) que é síncrono, então ele não pode controlar _WebSockets_ e outros casos de uso. No entanto, ele também tem uma boa performance.

Esto también significa que en muchos casos puedes pasar el mismo objeto que obtuviste de un request **directamente a la base de datos**, dado que todo es validado automáticamente.

Lo mismo aplica para el sentido contrario. En muchos casos puedes pasar el objeto que obtienes de la base de datos **directamente al cliente**.