## Futuro

Nesse ponto, já está claro que o **FastAPI** com suas ideias está sendo útil para muitas pessoas.

Ele foi escolhido sobre outras alternativas anteriores por se adequar melhor em muitos casos.

Então, mesmo com o código acima que não usa Pydantic explicitamente, o FastAPI está usando Pydantic para converter essas dataclasses padrão para a versão do Pydantic.

E claro, ele suporta o mesmo:

* validação de dados
* serialização de dados
* documentação de dados, etc.

///

```Python hl_lines="20"
{!> ../../docs_src/dependencies/tutorial011.py!}
```

////

/// tip | "Dica"

Tudo isso parece não ser natural. E pode não estar muito claro ou aparentar ser útil ainda.

Estes exemplos são intencionalmente simples, porém mostram como tudo funciona.

Nos capítulos sobre segurança, existem funções utilitárias que são implementadas desta maneira.

Então, podemos passar mais parâmetros para `Query`. Neste caso, o parâmetro `max_length` que se aplica a textos:

```Python
q: str = Query(default=None, max_length=50)
```

Isso irá validar os dados, mostrar um erro claro quando os dados forem inválidos, e documentar o parâmetro na *operação de rota* do esquema OpenAPI..

## Adicionando mais validações

Você também pode incluir um parâmetro `min_length`:

```Python hl_lines="10"

    full_name = user_dict["full_name"],
    hashed_password = hashed_password,
)
```

/// warning

As funções adicionais de suporte são apenas para demonstração de um fluxo possível dos dados, mas é claro que elas não fornecem segurança real.

///

## Reduzir duplicação

Reduzir a duplicação de código é uma das ideias principais no **FastAPI**.

Ou você pode ter qualquer outra forma de comunicar com o endpoint WebSocket.

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Mas para este exemplo, usaremos um documento HTML muito simples com algum JavaScript, tudo dentro de uma string longa.

Esse, é claro, não é o ideal e você não o usaria para produção.

Na produção, você teria uma das opções acima.

Mas é a maneira mais simples de focar no lado do servidor de WebSockets e ter um exemplo funcional:

```
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:

//// tab | Python 3.10+

```Python hl_lines="8"

* Ler o corpo da requisição como um JSON.
* Converter os tipos correspondentes (se necessário).
* Validar os dados.
    * Se algum dados for inválido, irá retornar um erro bem claro, indicando exatamente onde e o que está incorreto.
* Entregar a você a informação recebida no parâmetro `item`.

## Executando na inicialização

Na maioria dos casos, quando você cria uma API web, você quer que ela esteja **sempre em execução**, ininterrupta, para que seus clientes possam sempre acessá-la. Isso é claro, a menos que você tenha um motivo específico para querer que ela seja executada somente em certas situações, mas na maioria das vezes você quer que ela esteja constantemente em execução e **disponível**.

### Em um servidor remoto

# Corpo - Múltiplos parâmetros

Agora que nós vimos como usar `Path` e `Query`, veremos usos mais avançados de declarações no corpo da requisição.

## Misture `Path`, `Query` e parâmetros de corpo

Primeiro, é claro, você pode misturar `Path`, `Query` e declarações de parâmetro no corpo da requisição livremente e o **FastAPI** saberá o que fazer.

E você também pode declarar parâmetros de corpo como opcionais, definindo o valor padrão com `None`: