Esto difiere en las fases de **desarrollo**, donde estás constantemente cambiando el código, rompiéndolo y arreglándolo, deteniendo y reiniciando el servidor de desarrollo, etc.

## Estrategias de despliegue

!!! check "Verifique"
	Então, com a mesma declaração de tipo do Python, o **FastAPI** dá pra você validação de dados.

	Observe que o erro também mostra claramente o ponto exato onde a validação não passou.

	Isso é incrivelmente útil enquanto se desenvolve e debuga o código que interage com a sua API.

## Documentação

Na saída, temos:

```hl_lines="4"
INFO:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
```

Essa linha mostra a URL onde a sua aplicação está sendo servida, que nesse caso é a sua máquina local.

### Confira

Abra o seu navegador em <a href="http://127.0.0.1:8000" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000</a>.

## Múltiplos modelos

Aqui está uma ideia geral de como os modelos poderiam parecer com seus campos de senha e os lugares onde são usados:

=== "Python 3.8 and above"

    ```Python hl_lines="9  11  16  22  24  29-30  33-35  40-41"
    {!> ../../../docs_src/extra_models/tutorial001.py!}
    ```

=== "Python 3.10 and above"

{!../../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial005.py!}
```

## Validações numéricas: valores do tipo float, maior que e menor que

Validações numéricas também funcionam para valores do tipo `float`.

* Ler o corpo da requisição como um JSON.
* Converter os tipos correspondentes (se necessário).
* Validar os dados.
    * Se algum dados for inválido, irá retornar um erro bem claro, indicando exatamente onde e o que está incorreto.
* Entregar a você a informação recebida no parâmetro `item`.
    * Como você o declarou na função como do tipo `Item`, você também terá o suporte do editor (completação, etc) para todos os atributos e seus tipos.

CMD ["uvicorn", "app.main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "80"]
```

1. Inicie a partir da imagem base oficial do Python.

2. Defina o diretório de trabalho atual para `/code`.

    Esse é o diretório onde colocaremos o arquivo `requirements.txt` e o diretório `app`.

3. Copie o arquivo com os requisitos para o diretório `/code`.

    Copie **somente** o arquivo com os requisitos primeiro, não o resto do código.

    Observe que a única mudança na rota é o código da linguagem, de `en` para `es`.

* Agora abra o arquivo de configuração MkDocs para Inglês em:

```
docs/en/docs/mkdocs.yml
```

* Procure o lugar onde `docs/features.md` está localizado no arquivo de configuração. Algum lugar como:

```YAML hl_lines="8"
site_name: FastAPI
# Mais coisas
nav:
- FastAPI: index.md
- Languages:
  - en: /
  - es: /es/

```

* Você deve ter uma estrutura de diretórios assim:

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

### Construa a imagem Docker

* Vá para o diretório do projeto (onde seu `Dockerfile` está, contendo seu diretório `app`.
* Construa sua imagem FastAPI:

<div class="termy">

```console
$ docker build -t myimage .

---> 100%
```

</div>

```Python hl_lines="1 4"
{!../../../docs_src/python_types/tutorial009.py!}
```

O uso de `Opcional [str]` em vez de apenas `str` permitirá que o editor o ajude a detectar erros, onde você pode estar assumindo que um valor é sempre um `str`, quando na verdade também pode ser `None`.

#### Tipos genéricos

Esses tipos que usam parâmetros de tipo entre colchetes, como:

* `List`
* `Tuple`