...isso também inclui o `uvicorn`, que você pode usar como o servidor que rodará seu código.

!!! note "Nota"
    Você também pode instalar parte por parte.

    Isso é provavelmente o que você faria quando você quisesse lançar sua aplicação em produção:

    ```
    pip install fastapi
    ```

    Também instale o `uvicorn` para funcionar como servidor:

    ```
    pip install "uvicorn[standard]"
    ```

    * Entonces, al usar FastAPI estás ahorrando tiempo de desarrollo, errores, líneas de código y probablemente obtendrías el mismo rendimiento (o mejor) que obtendrías si no lo usaras (ya que tendrías que implementarlo todo en tu código).

                    "msg": "Expecting property name enclosed in double quotes: line 1 column 2 (char 1)",
                    "type": "value_error.jsondecode",
                    "ctx": {
                        "msg": "Expecting property name enclosed in double quotes",
                        "doc": "{some broken json}",
                        "pos": 1,
                        "lineno": 1,
                        "colno": 2,
                    },

                    "msg": "Expecting property name enclosed in double quotes: line 1 column 2 (char 1)",
                    "type": "value_error.jsondecode",
                    "ctx": {
                        "msg": "Expecting property name enclosed in double quotes",
                        "doc": "{some broken json}",
                        "pos": 1,
                        "lineno": 1,
                        "colno": 2,
                    },

    * Nếu bạn biết kiểu dữ liệu Python, bạn biết cách sử dụng Pydantic.
* Sử dụng tốt với **<abbr title="Môi trường phát triển tích hợp, tương tự như một trình soạn thảo code">IDE</abbr>/<abbr title="Một chương trình kiểm tra code lỗi">linter</abbr>/não của bạn**:

    * Bởi vì các cấu trúc dữ liệu của Pydantic chỉ là các instances của class bạn định nghĩa; auto-completion, linting, mypy và trực giác của bạn nên làm việc riêng biệt với những dữ liệu mà bạn đã validate.

```Python hl_lines="6"
{!../../../docs_src/events/tutorial002.py!}
```

Aqui, a função de manipulação de evento `shutdown` irá escrever uma linha de texto `"Application shutdown"` no arquivo `log.txt`.

!!! info "Informação"

> Você tem que limpar uma grande casa suja.

*Sim, essa é toda a história*.

---

Não há espera em lugar algum, apenas um monte de trabalho para ser feito, em múltiplos cômodos da casa.

Você poderia ter chamadas como no exemplo dos hambúrgueres, primeiro a sala de estar, então a cozinha, mas você não está esperando por nada, apenas limpar e limpar, as chamadas não afetariam em nada.

* Gutes Zusammenspiel mit Ihrer/Ihrem **<abbr title="Integrierten Entwicklungsumgebung, ähnlich zu (Quellcode-)Editor">IDE</abbr>/<abbr title="Ein Programm, was Fehler im Quellcode sucht">Linter</abbr>/Gehirn**:
    * Weil Pydantics Datenstrukturen einfach nur Instanzen ihrer definierten Klassen sind; Autovervollständigung, Linting, mypy und ihre Intuition sollten alle einwandfrei mit ihren validierten Daten funktionieren.

Desse modo, você não tem que "instalar" sua versão local para ser capaz de testar cada mudança.

### Formato

Tem um arquivo que você pode rodar que irá formatar e limpar todo o seu código:

<div class="termy">

```console
$ bash scripts/format.sh
```

</div>

Ele irá organizar também todos os seus imports.

O benefício de lançar uma exceção em vez de retornar um valor ficará mais evidente na seção sobre Dependências e Segurança.

Neste exemplo, quando o cliente pede, na requisição, por um item cujo ID não existe, a exceção com o status code `404` é lançada:

```Python hl_lines="11"
{!../../../docs_src/handling_errors/tutorial001.py!}
```

### A response resultante