```

!!! note
    Você só pode usar `await` dentro de funções criadas com `async def`.

---

Se você está usando biblioteca de terceiros que se comunica com alguma coisa (um banco de dados, uma API, sistema de arquivos etc) e não tem suporte para utilizar `await` (esse é atualmente o caso para a maioria das bibliotecas de banco de dados), então declare suas *funções de operação de rota* normalmente, com apenas `def`, como:

```Python hl_lines="2"

Dentro de sua _função de operação de caminho_, passe sua função de tarefa para o objeto _tarefas em segundo plano_ com o método `.add_task()`:

```Python hl_lines="14"
{!../../../docs_src/background_tasks/tutorial001.py!}
```

`.add_task()` recebe como argumentos:

- Uma função de tarefa a ser executada em segundo plano (`write_notification`).

```

### Usando el nombre de la *función de la operación de path* en el operationId

Si quieres usar tus nombres de funciones de API como `operationId`s, puedes iterar sobre todos ellos y sobrescribir `operation_id` de cada *operación de path* usando su `APIRoute.name`.

Deberías hacerlo después de adicionar todas tus *operaciones de path*.

```Python hl_lines="2 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 24"

{!../../../docs_src/events/tutorial001.py!}
```

Nesse caso, a função de manipulação de evento `startup` irá inicializar os itens do "banco de dados" (só um `dict`) com alguns valores.

Você pode adicionar mais que uma função de manipulação de evento.

E sua aplicação não irá começar a receber requisições até que todos os manipuladores de eventos de `startup` sejam concluídos.

### Evento `shutdown`

## Tests de performance et rapidité

Lorsque vous vérifiez les tests de performance, il est commun de voir plusieurs outils de différents types comparés comme équivalents.

En particulier, on voit Uvicorn, Starlette et FastAPI comparés (parmi de nombreux autres outils).

* L'apprentissage automatique (ou **Machine Learning**) : cela nécessite de nombreuses multiplications de matrices et vecteurs. Imaginez une énorme feuille de calcul remplie de nombres que vous multiplierez entre eux tous au même moment.

    * JSON.
    * Path parameters.
    * Query parameters.
    * Cookies.
    * Headers.
    * Formularios.
    * Archivos.
* <abbr title="en inglés: serialization, parsing, marshalling">Conversión</abbr> de datos de output: convirtiendo de datos y tipos de Python a datos para la red (como JSON):

Implantar uma aplicação **FastAPI** é relativamente fácil.

Existem vários modos de realizar o _deploy_ dependendo de seu caso de uso específico e as ferramentas que você utiliza.

Você verá mais sobre alguns modos de fazer o _deploy_ nas próximas seções.

## Versões do FastAPI

**FastAPI** já está sendo utilizado em produção em muitas aplicações e sistemas. E a cobertura de teste é mantida a 100%. Mas seu desenvolvimento continua andando rapidamente.

# Parâmetros de consulta e validações de texto

O **FastAPI** permite que você declare informações adicionais e validações aos seus parâmetros.

Vamos utilizar essa aplicação como exemplo:

```Python hl_lines="9"
{!../../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial001.py!}
```

## Récapitulatif

Avec **FastAPI**, en utilisant les déclarations de type rapides, intuitives et standards de Python, vous bénéficiez de :

* Support de l'éditeur : vérification d'erreurs, auto-complétion, etc.
* <abbr title="conversion de la chaîne de caractères venant de la requête HTTP en données Python">"Parsing"</abbr> de données.
* Validation de données.
* Annotations d'API et documentation automatique.