```

## Adicionar a tarefa em segundo plano

Dentro de sua _função de operação de caminho_, passe sua função de tarefa para o objeto _tarefas em segundo plano_ com o método `.add_task()`:

```Python hl_lines="14"
{!../../../docs_src/background_tasks/tutorial001.py!}
```

`.add_task()` recebe como argumentos:

- Uma função de tarefa a ser executada em segundo plano (`write_notification`).

America/Paramaribo America/Phoenix America/Port-au-Prince America/Port_of_Spain America/Porto_Acre America/Porto_Velho America/Puerto_Rico America/Punta_Arenas America/Rainy_River America/Rankin_Inlet America/Recife America/Regina America/Resolute America/Rio_Branco America/Rosario America/Santa_Isabel America/Santarem America/Santiago America/Santo_Domingo America/Sao_Paulo America/Scoresbysund America/Shiprock America/Sitka America/St_Barthelemy America/St_Johns America/St_Kitts America/St_Lucia America/St_Thomas...

# Geração de Projetos - Modelo

Você pode usar um gerador de projetos para começar, por já incluir configurações iniciais, segurança, banco de dados e os primeiros _endpoints_ API já feitos para você.

Um gerador de projetos sempre terá uma pré-configuração que você pode atualizar e adaptar para suas próprias necessidades, mas pode ser um bom ponto de partida para seu projeto.

## Full Stack FastAPI PostgreSQL

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`

Vamos imaginar que você tenha um banco de dados `fake_db` que recebe apenas dados compatíveis com JSON.

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Se você está usando biblioteca de terceiros que se comunica com alguma coisa (um banco de dados, uma API, sistema de arquivos etc) e não tem suporte para utilizar `await` (esse é atualmente o caso para a maioria das bibliotecas de banco de dados), então declare suas *funções de operação de rota* normalmente, com apenas `def`, como:

```Python hl_lines="2"
@app.get('/')
def results():

É o framework mais popular e largamente confiável. É utilizado para construir sistemas como o _Instagram_.

É bem acoplado com banco de dados relacional (como MySQL ou PostgreSQL), então, tendo um banco de dados NoSQL (como Couchbase, MongoDB, Cassandra etc) como a principal ferramenta de armazenamento não é muito fácil.

Isso também significa que em muitos casos você poderá passar o mesmo objeto que você receber de uma requisição **diretamente para o banco de dados**, já que tudo é validado automaticamente.

O mesmo se aplica no sentido inverso, em muitos casos você poderá simplesmente passar o objeto que você recebeu do banco de dados **diretamente para o cliente**.

Pode ser muito útil para configurar **recursos** que você precisa usar por toda aplicação, e que são **compartilhados** entre as requisições, e/ou que você precisa **limpar** depois. Por exemplo, o pool de uma conexão com o banco de dados ou carregamento de um modelo compartilhado de aprendizado de máquina (_machine learning_).

## Caso de uso

Vamos iniciar com um exemplo de **caso de uso** e então ver como resolvê-lo com isso.

    * Dites-moi comment vous utilisez FastAPI (j'adore entendre ça).
    * Entendre quand je fais des annonces ou que je lance de nouveaux outils.
* <a href="https://www.linkedin.com/in/tiangolo/" class="external-link" target="_blank">Vous connectez à moi sur **LinkedIn**</a>.
    * Etre notifié quand je fais des annonces ou que je lance de nouveaux outils (bien que j'utilise plus souvent Twitter 🤷‍♂).

Aqui está um pouco dessa história.

## Alternativas

Eu tenho criado APIs com requisitos complexos por vários anos (Aprendizado de Máquina, sistemas distribuídos, tarefas assíncronas, banco de dados NoSQL etc.), liderando vários times de desenvolvedores.

Como parte disso, eu precisava investigar, testar e usar muitas alternativas.

A história do **FastAPI** é, em grande parte, a história de seus predecessores.