Se llama "asíncrono" porque el sistema / programa no tiene que estar "sincronizado" con la tarea lenta, esperando el momento exacto en que finaliza la tarea, sin hacer nada, para poder recoger el resultado de la tarea y continuar el trabajo.

## Desenvolvimento

Quando comecei a criar o **FastAPI** de fato, a maior parte das peças já estavam encaixadas, o design estava definido, os requisitos e ferramentas já estavam prontos, e o conhecimento sobre os padrões e especificações estavam claros e frescos.

## Futuro

Nesse ponto, já está claro que o **FastAPI** com suas ideias está sendo útil para muitas pessoas.

!!! check "**FastAPI** inspirado para"
    Definir validações extras para tipos de dados usando valores "padrão" de atributos dos modelos. Isso melhora o suporte do editor, e não estava disponível no Pydantic antes.

    Isso na verdade inspirou a atualização de partes do Pydantic, para dar suporte ao mesmo estilo de declaração da validação (toda essa funcionalidade já está disponível no Pydantic).

    public void testAaa_GetStaticFieldValue() throws Exception {
        final BeanDesc beanDesc = new BeanDescImpl(MyBean.class);
        final FieldDesc aaa = beanDesc.getFieldDesc("aaa");
        aaa.getStaticFieldValue();
    }

    /**
     * @throws Exception
     */
    @Test(expected = FieldNotStaticRuntimeException.class)
    public void testAaa_SetStaticFieldValue() throws Exception {

	Porque estamos usando uma URL relativa, se sua API estava localizada em `https://example.com/`, então irá referir-se à `https://example.com/token`. Mas se sua API estava localizada em `https://example.com/api/v1/`, então irá referir-se à `https://example.com/api/v1/token`.

Então o computador / programa 🤖 irá voltar toda hora que tiver uma chance porquê ele ainda está esperando o "arquivo lento", ou ele 🤖 nunca irá terminar todo o trabalho que tem até esse ponto. E ele 🤖 irá ver se alguma das tarefas que estava esperando já terminaram, fazendo o que quer que tinham que fazer.

Depois, ele 🤖 pega a primeira tarefa para finalizar (vamos dizer, nosso "arquivo lento" 📝) e continua o que ele tem que fazer com isso.

```Python hl_lines="2"
{!../../../docs_src/python_types/tutorial001.py!}
```

### Edite-o

É um programa muito simples.

Mas agora imagine que você estava escrevendo do zero.

Em algum momento você teria iniciado a definição da função, já tinha os parâmetros prontos ...

Mas então você deve chamar "esse método que converte a primeira letra em maiúscula".

### Passo 4: defina uma **função de rota**

Esta é a nossa "**função de rota**":

* **rota**: é `/`.
* **operação**: é `get`.
* **função**: é a função abaixo do "decorador" (abaixo do `@app.get("/")`).

```Python hl_lines="7"
{!../../../docs_src/first_steps/tutorial001.py!}
```

Esta é uma função Python.

!!! info "Informação"
    Na função `open()`, o `mode="a"` significa "acrescentar", então, a linha irá ser adicionada depois de qualquer coisa que esteja naquele arquivo, sem sobrescrever o conteúdo anterior.

!!! tip "Dica"
    Perceba que nesse caso nós estamos usando a função padrão do Python `open()` que interage com um arquivo.

## Em resumo

Use vários modelos Pydantic e herde livremente para cada caso.