### Path operation functions

Cuando declaras una *path operation function* con `def` normal en lugar de `async def`, se ejecuta en un threadpool externo que luego es "<abbr title="En español: esperado. Usando await.">awaited</abbr>", en lugar de ser llamado directamente (ya que bloquearía el servidor).

* 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/
- features.md
```

        .add("content-length", "99")
        .add("authorization", "peanutbutter")
        .add("proxy-authorization", "chocolate")
        .add("cookie", "drink=coffee")
        .add("set-cookie", "accessory=sugar")
        .add("user-agent", "OkHttp")
        .build()
    val request =
      Request(
        "https://square.com".toHttpUrl(),
        headers,
      )
    assertThat(request.toString()).isEqualTo(

* **Corrotinas**

## Código assíncrono

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.

E assim deve ser porque seria um bug no seu código ter o `ValidationError` do Pydantic na sua *response*, ou em qualquer outro lugar do seu código (que não na requisição do cliente).

Esta función será llamada por **FastAPI** cada vez que reciba un request en la URL "`/`" usando una operación `GET`.

En este caso es una función `async`.

---

También podrías definirla como una función estándar en lugar de `async def`:

```Python hl_lines="7"
{!../../../docs_src/first_steps/tutorial003.py!}
```

!!! note "Nota"

        .add("content-length", "99")
        .add("authorization", "peanutbutter")
        .add("proxy-authorization", "chocolate")
        .add("cookie", "drink=coffee")
        .add("set-cookie", "accessory=sugar")
        .add("user-agent", "OkHttp")
        .build()
    val request =
      Request(
        "https://square.com".toHttpUrl(),
        headers,
      )
    assertThat(request.toString()).isEqualTo(

// tensorflow.ConfigProto.OptimizerOptions.global_jit_level to ON_1, and also
// set XLA flag values to prepare for XLA compilation. Otherwise set
// global_jit_level to OFF.
//
// This and the next API are syntax sugar over TF_SetConfig(), and is used by
// clients that cannot read/write the tensorflow.ConfigProto proto.
// TODO: Migrate to TF_CreateConfig() below.
TF_CAPI_EXPORT extern void TF_EnableXLACompilation(TF_SessionOptions* options,

injeção de dependência exige pré-registro das dependências e as dependências são resolvidas baseadas nos tipos declarados. Então, não é possível declarar mais do que um "componente" que fornece um certo tipo.

Rotas são declaradas em um único lugar, usando funções declaradas em outros lugares (ao invés de usar decoradores que possam ser colocados diretamente acima da função que controla o _endpoint_). Isso é mais perto de como o Django faz isso do que como Flask (e Starlette) faz. Ele separa...

```Dockerfile
COPY ./app /code/app
```

### Construindo a Imagem Docker

Agora que todos os arquivos estão no lugar, vamos construir a imagem do contêiner.

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

<div class="termy">

```console