* **Facile**: Progettato per essere facile da usare e imparare. Si riduce il tempo da dedicare alla lettura della documentazione.
* **Sintentico**: Minimizza la duplicazione di codice. Molteplici funzionalità, ognuna con la propria dichiarazione dei parametri. Meno errori.

Mas então, embora você ainda não tenha os hambúrgueres, seu trabalho no caixa está "pausado", porquê você tem que esperar seus hambúrgueres estarem prontos.

### Einbringen von Abhängigkeiten (Dependency Injection)

FastAPI enthält ein extrem einfach zu verwendendes, aber extrem mächtiges <abbr title='Dependency Injection – Einbringen von Abhängigkeiten: Auch bekannt als Komponenten, Resourcen, Dienste, Dienstanbieter'><strong>Dependency Injection</strong></abbr> System.

<blockquote markdown="1">

**FastAPI** não existiria se não pelo trabalho anterior de outros.

Há muitas ferramentas criadas antes que ajudaram a inspirar sua criação.

Eu estive evitando a criação de um novo _framework_ por vários anos. Primeiro tentei resolver todas as funcionalidades cobertas por **FastAPI** usando muitos _frameworks_, _plug-ins_ e ferramentas diferentes.

Se você precisa refrescar a memória rapidamente sobre como usar tipos do Python (mesmo que você não use o FastAPI), confira esse rápido tutorial: [Tipos do Python](python-types.md){.internal-link target=_blank}.

Você escreve Python padrão com tipos:

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Declare uma variável como str
# e obtenha suporte do editor dentro da função
def main(user_id: str):

### <a href="https://sanic.readthedocs.io/en/latest/" class="external-link" target="_blank">Sanic</a>

Es war eines der ersten extrem schnellen Python-Frameworks, welches auf `asyncio` basierte. Es wurde so gestaltet, dass es Flask sehr ähnlich ist.

!!! note "Technische Details"

    * une validation même pour les objets <abbr title="JavaScript Object Notation">JSON</abbr> profondément imbriqués.
* <abbr title="aussi connu sous le nom de : serialization, parsing, marshalling">Une conversion</abbr> des données d'entrée : venant du réseau et allant vers les données et types de Python, permettant de lire :
    * le <abbr title="JavaScript Object Notation">JSON</abbr>.
    * <abbr title="en anglais : path parameters">les paramètres du chemin</abbr>.

* Para propor novas seções na documentação.
* Para corrigir um bug/questão.
* Para adicionar um novo recurso.

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!!! tip "Dica"

Suponha que você tem um único parâmetro de corpo `item`, a partir de um modelo Pydantic `Item`.

Por padrão, o **FastAPI** esperará que seu conteúdo venha no corpo diretamente.

Mas se você quiser que ele espere por um JSON com uma chave `item` e dentro dele os conteúdos do modelo, como ocorre ao declarar vários parâmetros de corpo, você pode usar o parâmetro especial de `Body` chamado `embed`:

```Python
item: Item = Body(embed=True)

Mas a documentação ainda está faltando. Então APISpec foi criado.

APISpec tem plug-ins para muitos frameworks (e tem um plug-in para Starlette também).

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.