* Use o `template` que você criou para renderizar e retornar uma `TemplateResponse`, passe o nome do template, o request object, e um "context" dict com pares chave-valor a serem usados dentro do template do Jinja2.

```Python hl_lines="4  11  15-18"
{!../../../docs_src/templates/tutorial001.py!}
```

!!! note
    Antes do FastAPI 0.108.0, Starlette 0.29.0, `name` era o primeiro parâmetro.

    return burgers
```

### Mais detalhes técnicos

Você deve ter observado que `await` pode ser usado somente dentro de funções definidas com `async def`.

Mas ao mesmo tempo, funções definidas com `async def` tem que ser aguardadas. Então, funções com `async def` pdem ser chamadas somente dentro de funções definidas com `async def` também.

Então, sobre o ovo e a galinha, como você chama a primeira função async?

```Python hl_lines="6-9"
{!../../../docs_src/background_tasks/tutorial001.py!}
```

## Adicionar a tarefa em segundo plano

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!}
```

Na maioria dos casos, esse blocos de código são aplicações completas que podem ser rodadas do jeito que estão apresentados.

De fato, esses blocos de código não estão escritos dentro do Markdown, eles são arquivos Python dentro do diretório `./docs_src/`.

E esses arquivos Python são incluídos/injetados na documentação quando se gera o site.

### Testes para Documentação

```

Então, com uma URL assim:

```
http://localhost:8000/items/?q=foo&q=bar
```

você receberá os múltiplos *parâmetros de consulta* `q` com os valores (`foo` e `bar`) em uma lista (`list`) Python dentro da *função de operação de rota*, no *parâmetro da função* `q`.

Assim, a resposta para essa URL seria:

```JSON
{
  "q": [
    "foo",
    "bar"
  ]
}
```

!!! tip "Dica"

<summary>Sobre el comando <code>uvicorn main:app --reload</code>...</summary>

El comando `uvicorn main:app` se refiere a:

* `main`: el archivo `main.py` (el"modulo" de Python).
* `app`: el objeto creado dentro de `main.py` con la línea `app = FastAPI()`.
* `--reload`: hace que el servidor se reinicie después de cambios en el código. Esta opción solo debe ser usada en desarrollo.

</details>

### Revísalo

* 👷 Do not use Python packages cache for publish. PR [#11366](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/11366) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).
* 👷 Add CI to test sdists for redistribution (e.g. Linux distros). PR [#11365](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/11365) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).

* Ler meus artigos (ou me seguir) no <a href="https://dev.to/tiangolo" class="external-link" target="_blank">**Dev.to**</a> ou no <a href="https://medium.com/@tiangolo" class="external-link" target="_blank">**Medium**</a>.
    * Ficar por dentro de novas ideias, artigos, e ferramentas criadas por mim.
    * Me siga para saber quando eu publicar algo novo.

## Tweete sobre **FastAPI**

O jeito como ele funciona é que você escreve a definição do _schema_ usando formato YAML dentro da _docstring_ de cada função controlando uma rota.

E ele gera _schemas_ OpenAPI.

É assim como funciona no Flask, Starlette, Responder etc.

Mas então, nós temos novamente o problema de ter uma micro-sintaxe, dentro de uma string Python (um grande YAML).

# Corpo - Campos

Da mesma forma que você pode declarar validações adicionais e metadados nos parâmetros de *funções de operações de rota* com `Query`, `Path` e `Body`, você pode declarar validações e metadados dentro de modelos do Pydantic usando `Field` do Pydantic.

## Importe `Field`

Primeiro, você tem que importá-lo:

```Python hl_lines="4"
{!../../../docs_src/body_fields/tutorial001.py!}
```

!!! warning "Aviso"