Até recentemente, a maioria dos bancos tinha muitos caixas e uma grande fila.

Todos os caixas fazendo todo o trabalho, um cliente após o outro.

E você tinha que esperar na fila por um longo tempo ou poderia perder a vez.

Você provavelmente não gostaria de levar seu _crush_ :heart_eyes: com você para um rolezinho no banco.

### Conclusão dos hambúrgueres

### Testes para Documentação

A maioria dos testes na verdade rodam encima dos arquivos fonte na documentação.

Isso ajuda a garantir:

* Que a documentação esteja atualizada.
* Que os exemplos da documentação possam ser rodadas do jeito que estão apresentadas.
* A maior parte dos recursos é coberta pela documentação, garantida por cobertura de testes.

Então você poderá voltar e ver exatamente o que precisar.

## Rode o código

Todos os blocos de código podem ser copiados e utilizados diretamente (eles são, na verdade, arquivos Python testados).

Para rodar qualquer um dos exemplos, copie o codigo para um arquivo `main.py`, e inicie o `uvivorn` com:

<div class="termy">

```console
$ uvicorn main:app --reload

# Declare um exemplo dos dados da requisição

Você pode declarar exemplos dos dados que a sua aplicação pode receber.

Aqui estão várias formas de se fazer isso.

## `schema_extra` do Pydantic

* Fácil integração com Python através dos **Kernels Jupyter** para desenvolvimento remoto ou no Docker com extensões como Atom Hydrogen ou Visual Studio Code Jupyter.
* _Frontend_ **Vue**:
    * Gerado com Vue CLI.
    * Controle de **Autenticação JWT**.

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

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

    Além disso, em versões anteriores, o objeto `request` era passado como parte dos pares chave-valor no "context" dict para o Jinja2.


!!! tip "Dica"
    Ao declarar `response_class=HTMLResponse`, a documentação entenderá que a resposta será HTML.


!!! note "Detalhes Técnicos"

Isso significa que o **FastAPI** foi testado especificamente com os editores usados por 80% dos desenvolvedores Python. Como a maioria dos outros editores tendem a funcionar de forma similar, todos os seus benefícios devem funcionar para virtualmente todos os editores.

* O **modelo de saída** não deve ter uma senha.
* O **modelo de banco de dados** provavelmente precisaria ter uma senha criptografada.

!!! danger
    Nunca armazene senhas em texto simples dos usuários. Sempre armazene uma "hash segura" que você pode verificar depois.

    Se não souber, você aprenderá o que é uma "senha hash" nos [capítulos de segurança](security/simple-oauth2.md#password-hashing){.internal-link target=_blank}.

* Conversão de dados das requisições recebidas.
* Conversão de dados para os dados da resposta.
* Validação de dados.
* Anotação e documentação automáticas.

## Outros tipos de dados

Aqui estão alguns dos tipos de dados adicionais que você pode usar:

* `UUID`:
    * Um "Identificador Universalmente Único" padrão, comumente usado como ID em muitos bancos de dados e sistemas.

Por padrão, tudo **"simplesmente funciona"**.

### Validação

* Validação para a maioria dos (ou todos?) **tipos de dados** do Python, incluindo:
    * objetos JSON (`dict`).
    * arrays JSON (`list`), definindo tipos dos itens.
    * campos String (`str`), definindo tamanho mínimo e máximo.
    * Numbers (`int`, `float`) com valores mínimos e máximos, etc.