Pode ser muito útil para configurar **recursos** que você precisa usar por toda aplicação, e que são **compartilhados** entre as requisições, e/ou que você precisa **limpar** depois. Por exemplo, o pool de uma conexão com o banco de dados ou carregamento de um modelo compartilhado de aprendizado de máquina (_machine learning_).

## Caso de uso

```

...Torna o parâmetro opcional, da mesma maneira que:

```Python
q: Union[str, None] = None
```

Mas o declara explicitamente como um parâmetro de consulta.

!!! info "Informação"
    Tenha em mente que o FastAPI se preocupa com a parte:

    ```Python
    = None
    ```

    Ou com:

    ```Python
    = Query(default=None)
    ```

da
das
de
dela
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deles
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depois
desde
desta
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estes
ha
isso
isto
logo
mais
mas
mediante
menos
mesma
mesmas
mesmo
mesmos
na
nas
nao
nas
nem
nesse

# Articles et liens externes

**FastAPI** possède une grande communauté en constante extension.

Il existe de nombreux articles, outils et projets liés à **FastAPI**.

Voici une liste incomplète de certains d'entre eux.

!!! tip "Astuce"

de
la
que
el
en
y
a
los
del
se
las
por
un
para
con
no
una
su
al
lo
como
más
pero
sus
le
ya
o
este
sí
porque
esta
entre
cuando
muy
sin
sobre
también
me
hasta
hay
donde
quien
desde
todo
nos
durante
todos
uno
les
ni
contra
otros
ese
eso
ante
ellos
e
esto
mí

RUN pip install fastapi uvicorn

EXPOSE 80

COPY ./app /app

CMD ["uvicorn", "app.main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "80"]
```

### Crie o código **FastAPI**

* Crie um diretório `app` e entre nele.
* Crie um arquivo `main.py` com:

```Python
from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()


@app.get("/")
def read_root():
    return {"Hello": "World"}

build --linkopt="-fuse-ld=lld"
build --linkopt="-lm"
build --linkopt="-Wl,--undefined-version"

# Prevent double-compilation of some TF code, ref. b/183279666 (internal)
# > TF's gen_api_init_files has a genrule to run the core TensorFlow code
# > on the host machine. If we don't have --distinct_host_configuration=false,
# > the core TensorFlow code will be built once for the host and once for the
# > target platform.

* L'apprentissage profond (ou **Deep Learning**) : est un sous-domaine du **Machine Learning**, donc les mêmes raisons s'appliquent. Avec la différence qu'il n'y a pas une unique feuille de calcul de nombres à multiplier, mais une énorme quantité d'entre elles, et dans de nombreux cas, on utilise un processeur spécial pour construire et / ou utiliser ces modèles....

**Concorrência** e **paralelismo** ambos são relacionados a "diferentes coisas acontecendo mais ou menos ao mesmo tempo".

Mas os detalhes entre *concorrência* e *paralelismo* são bem diferentes.

Para ver essa diferença, imagine a seguinte história sobre hambúrgueres:

### Hambúrgueres concorrentes

              On every golden scale!

            `How cheerfully he seems to grin,
              How neatly spread his claws,
            And welcome little fishes in
              With gently smiling jaws!'

  `I'm sure those are not the right words,' said poor Alice, and
her eyes filled with tears again as she went on, `I must be Mabel
after all, and I shall have to go and live in that poky little