Pero primero deberías leer el **Tutorial - Guía de Usuario** (lo que estas leyendo ahora mismo).

De todos modos, en cualquiera de los casos anteriores, FastAPI seguirá funcionando de forma asíncrona y será extremadamente rápido.

Pero siguiendo los pasos anteriores, FastAPI podrá hacer algunas optimizaciones de rendimiento.

## Detalles Técnicos

Las versiones modernas de Python tienen soporte para **"código asíncrono"** usando algo llamado **"coroutines"**, usando la sintaxis **`async` y `await`**.

### Sub-dependências

Você pode ter múltiplas dependências e sub-dependências exigindo uma a outra (como parâmetros de definições de funções), algumas delas podem ser criadas com `async def` e algumas com `def` normal. Isso ainda poderia funcionar, e aquelas criadas com `def` podem ser chamadas em uma thread externa ao invés de serem "aguardadas".

### Outras funções de utilidade

Mas você deveria ler primeiro o **Tutorial - Guia de Usuário** (que você está lendo agora).

Aqui estão alguns exemplos de quando isso pode fazer sentido:

#### Um Aplicativo Simples

## Caso de uso

Vamos iniciar com um exemplo de **caso de uso** e então ver como resolvê-lo com isso.

Vamos imaginar que você tem alguns **modelos de _machine learning_** que deseja usar para lidar com as requisições. 🤖

Os mesmos modelos são compartilhados entre as requisições, então não é um modelo por requisição, ou um por usuário ou algo parecido.

Esta definição de *schema* inclui as rotas da sua API, os parâmetros possíveis que elas usam, etc.

#### "*Schema*" de dados

O termo "*schema*" também pode se referir à forma de alguns dados, como um conteúdo JSON.

Nesse caso, significaria os atributos JSON e os tipos de dados que eles possuem, etc.

#### OpenAPI e JSON *Schema*

http://127.0.0.1:8000/items/foo-item?needy=sooooneedy
```

...isso deve funcionar:

```JSON
{
    "item_id": "foo-item",
    "needy": "sooooneedy"
}
```

E claro, você pode definir alguns parâmetros como obrigatórios, alguns possuindo um valor padrão, e outros sendo totalmente opcionais:

=== "Python 3.10+"

    ```Python hl_lines="8"
    {!> ../../../docs_src/query_params/tutorial006_py310.py!}
    ```

# Codificador Compatível com JSON

Existem alguns casos em que você pode precisar converter um tipo de dados (como um modelo Pydantic) para algo compatível com JSON (como um `dict`, `list`, etc).

Por exemplo, se você precisar armazená-lo em um banco de dados.

Para isso, **FastAPI** fornece uma função `jsonable_encoder()`.

## Usando a função `jsonable_encoder`

http://127.0.0.1:8000/items/foo-item?needy=sooooneedy
```

...esto funcionaría:

```JSON
{
    "item_id": "foo-item",
    "needy": "sooooneedy"
}
```

Por supuesto que también puedes definir algunos parámetros como requeridos, con un valor por defecto y otros completamente opcionales:

```Python hl_lines="10"
{!../../../docs_src/query_params/tutorial006.py!}
```

En este caso hay 3 parámetros de query: