Para el tutorial, es posible que quieras instalarlo con todas las dependencias y características opcionales:

<div class="termy">

```console
$ pip install "fastapi[all]"

---> 100%
```

</div>

...eso también incluye `uvicorn` que puedes usar como el servidor que ejecuta tu código.

!!! note "Nota"
    También puedes instalarlo parte por parte.

## Fijar la versión de `fastapi`

Lo primero que debes hacer en tu proyecto es "fijar" la última versión específica de **FastAPI** que sabes que funciona bien con tu aplicación.

Por ejemplo, digamos que estás usando la versión `0.45.0` en tu aplicación.

* **FastAPI**:
    * De la misma manera que Starlette usa Uvicorn y no puede ser más rápido que él, **FastAPI** usa Starlette, por lo que no puede ser más rápido que él.

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="4  25"
{!../../../docs_src/additional_status_codes/tutorial001.py!}
```

!!! warning "Advertencia"
    Cuando devuelves directamente una `Response`, como en los ejemplos anteriores, será devuelta directamente.

    No será serializado con el modelo, etc.

    Asegúrate de que la respuesta tenga los datos que quieras, y que los valores sean JSON válidos (si estás usando `JSONResponse`).

... y luego puedes tener el path `/users/{user_id}` para obtener los datos sobre un usuario específico asociados a un ID de usuario.

Porque las *operaciones de path* son evaluadas en orden, tienes que asegurarte de que el path para `/users/me` sea declarado antes que el path para `/users/{user_id}`:

```Python hl_lines="6  11"
{!../../../docs_src/path_params/tutorial003.py!}
```

Rotas são declaradas em um único lugar, usando funções declaradas em outros lugares (ao invés de usar decoradores que possam ser colocados diretamente acima da função que controla o _endpoint_). Isso é mais perto de como o Django faz isso do que como Flask (e Starlette) faz. Ele separa no código coisas que são relativamente amarradas.

![editor support](https://fastapi.tiangolo.com/img/pycharm-completion.png)

Obtendrás completado para tu código que podrías haber considerado imposible antes. Por ejemplo, el key `price` dentro del JSON body (que podría haber estado anidado) que viene de un request.

Ya no pasará que escribas los nombres de key equivocados, o que tengas que revisar constantemente la documentación o desplazarte arriba y abajo para saber si usaste `username` o `user_name`.

```Python hl_lines="9"
{!../../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial009.py!}
```

## Parâmetros descontinuados

Agora vamos dizer que você não queria mais utilizar um parâmetro.

Entonces el sistema / programa 🤖 volverá cada vez que pueda, sea porque está esperando otra vez, porque 🤖 ha terminado todo el trabajo que tenía en ese momento. Y 🤖 verá si alguna de las tareas por las que estaba esperando ha terminado, haciendo lo que tenía que hacer.

Luego, 🤖 cogerá la primera tarea finalizada (digamos, nuestro "archivo lento" 📝) y continuará con lo que tenía que hacer con esa tarea.