Aber ersparen wir Ihnen die Zeit, die gesamte lange Spezifikation zu lesen, nur um die kleinen Informationen zu finden, die Sie benötigen.

Lassen Sie uns die von **FastAPI** bereitgestellten Tools verwenden, um Sicherheit zu gewährleisten.

## Wie es aussieht

Lassen Sie uns zunächst einfach den Code verwenden und sehen, wie er funktioniert, und dann kommen wir zurück, um zu verstehen, was passiert.

## `main.py` erstellen

**FastAPI** não é uma alternativa para **Requests**. O escopo deles é muito diferente.

Na verdade é comum utilizar Requests *dentro* de uma aplicação FastAPI.

Ainda assim, FastAPI pegou alguma inspiração do Requests.

**Requests** é uma biblioteca para interagir com APIs (como um cliente), enquanto **FastAPI** é uma biblioteca para *construir* APIs (como um servidor).

Wenn ein eingehender Request nicht korrekt validiert wird, wird eine „400“-Response gesendet.

## `GZipMiddleware`

Se você selecionar "Acompanhando" (Watching) em vez de "Apenas Lançamentos" (Releases only) você receberá notificações quando alguém tiver uma nova pergunta.

Assim podendo tentar ajudar a resolver essas questões.

## Faça perguntas

```Python
user_dict = user_in.dict()
UserInDB(**user_dict)
```

äquivalent zu:

```Python
UserInDB(**user_in.dict())
```

... weil `user_in.dict()` ein `dict` ist, und dann lassen wir Python es „entpacken“, indem wir es `UserInDB` übergeben, mit vorangestelltem `**`.

Wir erhalten also ein Pydantic-Modell aus den Daten eines anderen Pydantic-Modells.

<img src="/img/python-types/image05.png">

Sem tipos, isso é quase impossível de alcançar.

Observe que a variável `item` é um dos elementos da lista `items`.

E, ainda assim, o editor sabe que é um `str` e fornece suporte para isso.

#### `Tuple` e `Set`

Você faria o mesmo para declarar `tuple`s e `set`s:

```Python hl_lines="1 4"
{!../../../docs_src/python_types/tutorial007.py!}

For example, instead of using the same database session, you would create a new database session inside of the background task, and you would obtain the objects from the database using this new session. And then instead of passing the object from the database as a parameter to the background task function, you would pass the ID of that object and then obtain the object again inside the background task function.

## Context Managers

    Here we are focusing only on the tools and mechanics of databases.

!!! tip
    Instead of passing each of the keyword arguments to `Item` and reading each one of them from the Pydantic *model*, we are generating a `dict` with the Pydantic *model*'s data with:

    `item.dict()`

    and then we are passing the `dict`'s key-value pairs as the keyword arguments to the SQLAlchemy `Item`, with:

    `Item(**item.dict())`

    * Der Cloud-Dienst wird wahrscheinlich **die Replikation für Sie übernehmen**. Er würde Sie möglicherweise **einen auszuführenden Prozess** oder ein **zu verwendendes Container-Image** definieren lassen, in jedem Fall wäre es höchstwahrscheinlich **ein einzelner Uvicorn-Prozess**, und der Cloud-Dienst wäre auch verantwortlich für die Replikation.

!!! tip "Tipp"

Then you can use the new `settings` object in your application:

```Python hl_lines="18-20"
{!../../../docs_src/settings/tutorial001.py!}
```

### Run the server

Next, you would run the server passing the configurations as environment variables, for example you could set an `ADMIN_EMAIL` and `APP_NAME` with:

<div class="termy">

```console
$ ADMIN_EMAIL="******@****.***" APP_NAME="ChimichangApp" uvicorn main:app