Código assíncrono apenas significa que a linguagem 💬 tem um jeito de dizer para o computador / programa 🤖 que em certo ponto, ele 🤖 terá que esperar por *algo* para finalizar em outro lugar. Vamos dizer que esse *algo* seja chamado "arquivo lento" 📝.

Então, durante esse tempo, o computador pode ir e fazer outro trabalho, enquanto o "arquivo lento" 📝 termine.

### Formato dos imports

Tem outro _script_ que formata todos os imports e garante que você não tenha imports não utilizados:

<div class="termy">

```console
$ bash scripts/format-imports.sh
```

</div>

o que significa que você pode usar as versões `0.45.0` ou acima, mas menor que `0.46.0`. Por exemplo, a versão `0.45.2` poderia ser aceita.

Se você usa qualquer outra ferramenta para gerenciar suas instalações, como Poetry, Pipenv ou outro, todos terão um modo que você possa usar para definir versões específicas para seus pacotes.

### Versões disponíveis

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

Eles estão, mais ou menos, em pontas opostas, um complementando o outro.

Requests tem um projeto muito simples e intuitivo, fácil de usar, com padrões sensíveis. Mas ao mesmo tempo, é muito poderoso e customizável.

É por isso que, como dito no site oficial:

    Use o chat apenas para outro tipo de assunto.

### Não faça perguntas no chat

```
John Doe
```

A função faz o seguinte:

* Pega um `first_name` e `last_name`.
* Converte a primeira letra de cada uma em maiúsculas com `title ()`.
* <abbr title = "Agrupa-os, como um. Com o conteúdo de um após o outro."> Concatena </abbr> com um espaço no meio.

```Python hl_lines="2"
{!../../../docs_src/python_types/tutorial001.py!}
```

### Edite-o

É um programa muito simples.

Alternativamente ao único `example`, você pode passar `examples` usando um `dict` com **vários examples**, cada um com informações extras que serão adicionadas no **OpenAPI** também.

As chaves do `dict` identificam cada exemplo, e cada valor é outro `dict`.

Cada `dict` de exemplo específico em `examples` pode conter:

* `summary`: Pequena descrição do exemplo.
* `description`: Uma descrição longa que pode conter texto em Markdown.

UserInDB(
    username = user_dict["username"],
    password = user_dict["password"],
    email = user_dict["email"],
    full_name = user_dict["full_name"],
)
```

#### Um modelo Pydantic a partir do conteúdo de outro

Como no exemplo acima, obtivemos o `user_dict` a partir do `user_in.dict()`, este código:

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

seria equivalente a:

```Python

Você também pode declarar um corpo como um `dict` com chaves de algum tipo e valores de outro tipo.

Sem ter que saber de antemão quais são os nomes de campos/atributos válidos (como seria o caso dos modelos Pydantic).

Isso seria útil se você deseja receber chaves que ainda não conhece.

---

Outro caso útil é quando você deseja ter chaves de outro tipo, por exemplo, `int`.

É isso que vamos ver aqui.

Se nos concentrarmos apenas na **imagem do contêiner** para um aplicativo FastAPI (e posteriormente no **contêiner** em execução), o HTTPS normalmente seria tratado **externamente** por outra ferramenta.

Isso poderia ser outro contêiner, por exemplo, com <a href="https://traefik.io/" class="external-link" target="_blank">Traefik</a>, lidando com **HTTPS** e aquisição **automática** de **certificados**.

!!! tip