## Fixe a sua versão de `fastapi`

A primeira coisa que você deve fazer é "fixar" a versão do **FastAPI** que você está utilizando na mais atual, na qual você sabe que funciona corretamente para o seu aplicativo.

Por exemplo, supondo que você está usando a versão `0.45.0` em sua aplicação.

cê ainda não preencheu todos os campos obrigatórios",badTime:"A hora digitada não é válida",badEmail:"O e-mail digitado não é válido",badTelephone:"O telefone digitado não é válido",badSecurityAnswer:"A pergunta de segurança não foi respondida corretamente",badDate:"A data digitada não é válida",lengthBadStart:"Sua resposta deve incluir entre ",lengthBadEnd:" caracteres",lengthTooLongStart:"Sua resposta tem mais que ",lengthTooShortStart:"Sua resposta tem menos que",notConfirmed:"As informações digitadas...

### Anote sua versão `fastapi`

A primeira coisa que você deve fazer é "fixar" a versão do **FastAPI** que está utilizando para a última versão específica que você sabe que funciona corretamente para a sua aplicação.

Por exemplo, vamos dizer que você esteja utilizando a versão `0.45.0` no seu _app_.

Você pode escrever <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Markdown" class="external-link" target="_blank">Markdown</a> na docstring, ele será interpretado e exibido corretamente (levando em conta a indentação da docstring).

=== "Python 3.8 and above"

    ```Python hl_lines="19-27"
    {!> ../../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial004.py!}
    ```

Crie uma função a ser executada como tarefa em segundo plano.

É apenas uma função padrão que pode receber parâmetros.

Pode ser uma função `async def` ou `def` normal, o **FastAPI** saberá como lidar com isso corretamente.

Nesse caso, a função de tarefa gravará em um arquivo (simulando o envio de um e-mail).

E como a operação de gravação não usa `async` e `await`, definimos a função com `def` normal:

```Python hl_lines="6-9"

    * Como as estruturas de dados do Pydantic são apenas instâncias de classes que você define, a auto completação, _linting_, _mypy_ e a sua intuição devem funcionar corretamente com seus dados validados.
* Valida **estruturas complexas**:
    * Use modelos hierárquicos do Pydantic, `List` e `Dict` do `typing` do Python, etc.

Importe `Enum` e crie uma sub-classe que herde de `str` e de `Enum`.

Por herdar de `str` a documentação da API vai ser capaz de saber que os valores devem ser do tipo `string` e assim ser capaz de mostrar eles corretamente.

Assim, crie atributos de classe com valores fixos, que serão os valores válidos disponíveis.

```Python hl_lines="1  6-9"
{!../../../docs_src/path_params/tutorial005.py!}
```

!!! info "informação"

<div class="termy">

```console
$ bash scripts/format.sh
```

</div>

Ele irá organizar também todos os seus imports.

Para que ele organize os imports corretamente, você precisa ter o FastAPI instalado localmente em seu ambiente, com o comando na seção acima usando `-e`.

### Formato dos imports

Mas então, embora você ainda não tenha os hambúrgueres, seu trabalho no caixa está "pausado", porquê você tem que esperar seus hambúrgueres estarem prontos.

Luego de tener los tests, puedes actualizar la versión de **FastAPI** a una más reciente y asegurarte de que tu código funciona correctamente ejecutando los tests.

Si todo funciona correctamente, o haces los cambios necesarios para que esto suceda, y todos tus tests pasan, entonces puedes fijar tu versión de `fastapi` a la más reciente.

## Acerca de Starlette