# Desenvolvimento - Contribuindo

Primeiramente, você deveria ver os meios básicos para [ajudar FastAPI e pedir ajuda](help-fastapi.md){.internal-link target=_blank}.

## Desenvolvendo

Se você já clonou o repositório e precisa mergulhar no código, aqui estão algumas orientações para configurar seu ambiente.

### Ambiente virtual com `venv`

Você pode criar um ambiente virtual em um diretório utilizando o módulo `venv` do Python:

<div class="termy">

A maioria dos frameworks Python existentes mais populares (incluindo Flask e Django) foram criados antes que os novos recursos assíncronos existissem em Python. Então, os meios que eles podem ser colocados em produção para suportar execução paralela mais a forma antiga de execução assíncrona não são tão poderosos quanto as novas capacidades.

Os status codes na faixa dos 400 significam que houve um erro por parte do cliente.

Você se lembra de todos aqueles erros (e piadas) a respeito do "**404 Not Found**"?

## Use o `HTTPException`

Para retornar ao cliente *responses* HTTP com erros, use o `HTTPException`.

### Import `HTTPException`

```Python hl_lines="1"
{!../../../docs_src/handling_errors/tutorial001.py!}
```

Dessa forma eu pude encontrar a melhor maneira de reduzir duplicação de código o máximo possível, ter completação de texto em todos os lugares, conferência de tipos e erros etc.

Tudo de uma forma que oferecesse a melhor experiência de desenvolvimento para todos os desenvolvedores.

## Requisitos

{!../../../docs_src/path_params/tutorial002.py!}
```

Nesse caso, `item_id` está sendo declarado como um `int`.

!!! check "Verifique"
	Isso vai dar à você suporte do seu editor dentro das funções, com verificações de erros, autocompletar, etc.

## Conversão de <abbr title="também conhecido como: serialização, parsing, marshalling">dados</abbr>

* **Rápido para codar**: Aumenta a velocidade para desenvolver recursos entre 200% a 300%. *
* **Poucos bugs**: Reduz cerca de 40% de erros induzidos por humanos (desenvolvedores). *
* **Intuitivo**: Grande suporte a _IDEs_. <abbr title="também conhecido como _auto-complete_, _autocompletion_, _IntelliSense_">_Auto-Complete_</abbr> em todos os lugares. Menos tempo debugando.

    * Se você conhece os tipos do Python, você sabe como usar o Pydantic.
* Vai bem com o/a seu/sua **<abbr title="Ambiente de Desenvolvimento Integrado, similar a um editor de código">IDE</abbr>/<abbr title="Um programa que confere erros de código">linter</abbr>/cérebro**:
    * Como as estruturas de dados do Pydantic são apenas instâncias de classes que você define, a auto completação, _linting_, _mypy_ e a sua intuição devem funcionar corretamente com seus dados validados.

Então, validação de dados, serialização e documentação tem que ser feitos no código, não automaticamente. Ou eles terão que ser implementados como um framework acima do Falcon, como o Hug. Essa mesma distinção acontece em outros frameworks que são inspirados pelo design do Falcon, tendo um objeto de requisição e um objeto de resposta como parâmetros.

!!! check "**FastAPI** inspirado para"
    Achar jeitos de conseguir melhor performance.

```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`

    Estas funções são assim (ao invés de apenas usar as classes diretamente) para que seu editor não acuse erros sobre seus tipos.