Esse desacoplamento de partes, e sendo um "microframework" que pode ser extendido para cobrir exatamente o que é necessário era um recurso chave que eu queria manter.

Dada a simplicidade do Flask, parecia uma ótima opção para construção de APIs. A próxima coisa a procurar era um "Django REST Framework" para Flask.

!!! check "**FastAPI** inspirado para"
    Ser um microframework. Fazer ele fácil para misturar e combinar com ferramentas e partes necessárias.

Ao invés disso, sendo um sistema "assíncrono", uma vez finalizada, a tarefa pode esperar um pouco (alguns microssegundos) para que o computador / programa finalize o que quer que esteja fazendo,e então volte para pegar o resultado e continue trabalhando com ele.

* **Fácil**: Projetado para ser fácil de aprender e usar. Menos tempo lendo documentação.
* **Enxuto**: Minimize duplicação de código. Múltiplos recursos para cada declaração de parâmetro. Menos bugs.
* **Robusto**: Tenha código pronto para produção. E com documentação interativa automática.

### Breve

Há **padrões** sensíveis para tudo, com configurações adicionais em todos os lugares. Todos os parâmetros podem ser regulados para fazer o que você precisa e para definir a API que você necessita.

Por padrão, tudo **"simplesmente funciona"**.

### Validação

## Sobrescreva exceções de validação da requisição

Quando a requisição contém dados inválidos, **FastAPI** internamente lança para o `RequestValidationError`.

Para sobrescrevê-lo, importe o `RequestValidationError` e use-o com o `@app.exception_handler(RequestValidationError)` para decorar o manipulador de exceções.

```Python hl_lines="2  14-16"
{!../../../docs_src/handling_errors/tutorial004.py!}
```

Para declarar esses tipos e os tipos internos, você pode usar o módulo Python padrão `typing`.

Ele existe especificamente para suportar esses type hints.

#### `List`

Por exemplo, vamos definir uma variável para ser uma `lista` de `str`.

Em `typing`, importe `List` (com um `L` maiúsculo):

```Python hl_lines="1"

!!! tip "Dica"
    Você pode usar a mesma técnica para estender o JSON Schema e adicionar suas próprias informações extras de forma personalizada.

    Por exemplo, você pode usar isso para adicionar metadados para uma interface de usuário de front-end, etc.

## `Field` de argumentos adicionais

O corpo da **requisição** é a informação enviada pelo cliente para sua API. O corpo da **resposta** é a informação que sua API envia para o cliente.

Sua API quase sempre irá enviar um corpo na **resposta**. Mas os clientes não necessariamente precisam enviar um corpo em toda **requisição**.

</blockquote>

## Investigação

Ao usar todas as alternativas anteriores, eu tive a chance de aprender com todas elas, aproveitar ideias e combiná-las da melhor maneira que encontrei para mim e para os times de desenvolvedores com os quais trabalhava.

Por exemplo, estava claro que idealmente ele deveria ser baseado nos _type hints_ padrões do Python.

Também, a melhor abordagem era usar padrões já existentes.

Pero, todo **simplemente funciona** por defecto.

### Validación

* Validación para la mayoría (¿o todos?) los **tipos de datos** de Python incluyendo:
    * Objetos JSON (`dict`).
    * JSON array (`list`) definiendo tipos de ítem.