```

!!! 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"

{!../../../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`

* 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):

{!../../../docs_src/templates/templates/item.html!}
```

### Interpolação de Valores no Template

No código HTML que contém:

{% raw %}

```jinja
Item ID: {{ id }}
```

{% endraw %}

...aparecerá o `id` obtido do "context" `dict` que você passou:

```Python
{"id": id}
```

Por exemplo, dado um ID de valor `42`, aparecerá:

```html
Item ID: 42
```

## 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.

</blockquote>

## Recherche

En utilisant toutes les alternatives précédentes, j'ai eu la chance d'apprendre de toutes, de prendre des idées, et de les combiner de la meilleure façon que j'ai pu trouver pour moi-même et les équipes de développeurs avec lesquelles j'ai travaillé.

Par exemple, il était clair que l'idéal était de se baser sur les annotations de type Python standard.

# Benchmarks

Los benchmarks independientes de TechEmpower muestran aplicaciones de **FastAPI** que se ejecutan en Uvicorn como <a href="https://www.techempower.com/benchmarks/#section=test&runid=7464e520-0dc2-473d-bd34-dbdfd7e85911&hw=ph&test=query&l= zijzen-7" class="external-link" target="_blank">uno de los frameworks de Python más rápidos disponibles</a>, solo por debajo de Starlette y Uvicorn (utilizados internamente por FastAPI). (*)

                * **FastAPI** ajoute ici une référence aux schémas JSON globaux à un autre endroit de votre OpenAPI au lieu de l'inclure directement. De cette façon, d'autres applications et clients peuvent utiliser ces schémas JSON directement, fournir de meilleurs outils de génération de code, etc.

Les réponses générées au format OpenAPI pour cette *opération de chemin* seront :

```JSON hl_lines="3-12"
{
    "responses": {
        "404": {

Pero puedes devolver una `JSONResponse` directamente de tu *operación de path*.

Esto puede ser útil, por ejemplo, para devolver cookies o headers personalizados.

## Devolver una `Response`

De hecho, puedes devolver cualquier `Response` o cualquier subclase de la misma.

!!! tip "Consejo"
    `JSONResponse` en sí misma es una subclase de `Response`.