* Modelo de documentação automática com <a href="https://json-schema.org/" class="external-link" target="_blank"><strong>JSON...

É bem acoplado com banco de dados relacional (como MySQL ou PostgreSQL), então, tendo um banco de dados NoSQL (como Couchbase, MongoDB, Cassandra etc) como a principal ferramenta de armazenamento não é muito fácil.

* Verificar se existe um parâmetro de _query_ opcional nomeado como `q` (como em `http://127.0.0.1:8000/items/foo?q=somequery`) para requisições `GET`.
    * Como o parâmetro `q` é declarado com `= None`, ele é opcional.
    * Sem o `None` ele poderia ser obrigatório (como o corpo no caso de `PUT`).
* Para requisições `PUT` para `/items/{item_id}`, lerá o corpo como JSON e:
    * Verifica que tem um atributo obrigatório `name` que deve ser `str`.

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Declaras la variable como un str
# y obtienes soporte del editor dentro de la función
def main(user_id: str):
    return user_id


# Un modelo de Pydantic
class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    joined: date
```

Este puede ser usado como:

```Python
my_user: User = User(id=3, name="John Doe", joined="2018-07-19")

## Repaso

* Importa `FastAPI`.
* Crea un instance de `app`.
* Escribe un **decorador de operación de path** (como `@app.get("/")`).
* Escribe una **función de la operación de path** (como `def root(): ...` arriba).

Então, você rodaria **vários contêineres** com coisas diferentes, como um banco de dados, uma aplicação Python, um servidor web com uma aplicação frontend React, e conectá-los juntos via sua rede interna.

Todos os sistemas de gerenciamento de contêineres (como Docker ou Kubernetes) possuem essas funcionalidades de rede integradas a eles.

## Contêineres e Processos

Pero como te alejas del mostrador y te sientas en la mesa con un número para tu turno, puedes cambiar tu atención 🔀 a esa persona 😍 y "trabajar" ⏯ 🤓 en eso. Entonces nuevamente estás haciendo algo muy "productivo" 🤓, como coquetear con esa persona 😍.

<abbr title="muito longo; não li"><strong>TL;DR:</strong></abbr>

Se você estiver utilizando bibliotecas de terceiros que dizem para você chamar as funções com `await`, como:

```Python
results = await some_library()
```

Então, declare sua *função de operação de rota* com `async def` como:

```Python hl_lines="2"
@app.get('/')
async def read_results():
    results = await some_library()
    return results
```

!!! note

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

</div>

Como ele roda um comando após o outro, modificando e revertendo muitos arquivos, ele demora um pouco para concluir, então pode ser um pouco mais fácil utilizar `scripts/format.sh` frequentemente e `scripts/format-imports.sh` somente após "commitar uma branch".

## Documentação

Primeiro, tenha certeza de configurar seu ambiente como descrito acima, isso irá instalar todas as requisições.

```

!!! note "Detalhes Técnicos"
    Você pode usar `from starlette.responses import PlainTextResponse`.

    **FastAPI** disponibiliza o mesmo `starlette.responses` como `fastapi.responses`, como conveniência a você, desenvolvedor. Contudo, a maior parte das respostas disponíveis vem diretamente do Starlette.


### Use o body do `RequestValidationError`.