Lo pones encima de una función. Es como un lindo sombrero decorado (creo que de ahí salió el concepto).

    Un "decorador" toma la función que tiene debajo y hace algo con ella.

    En nuestro caso, este decorador le dice a **FastAPI** que la función que está debajo corresponde al **path** `/` con una **operación** `get`.

    Es el "**decorador de operaciones de path**".

También puedes usar las otras operaciones:

<summary>Informazioni sul comando <code>uvicorn main:app --reload</code>...</summary>

Vediamo il comando `uvicorn main:app` in dettaglio:

* `main`: il file `main.py` (il "modulo" Python).
* `app`: l'oggetto creato dentro `main.py` con la riga di codice `app = FastAPI()`.
* `--reload`: ricarica il server se vengono rilevati cambiamenti del codice. Usalo solo durante la fase di sviluppo.

</details>

### Testa l'API

!!! check "Verifique"
	Então, com a mesma declaração de tipo do Python, o **FastAPI** dá pra você validação de dados.

	Observe que o erro também mostra claramente o ponto exato onde a validação não passou.

	Isso é incrivelmente útil enquanto se desenvolve e debuga o código que interage com a sua API.

## Documentação

    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1">
    """
    if with_google_fonts:
        html += """
    <link href="https://fonts.googleapis.com/css?family=Montserrat:300,400,700|Roboto:300,400,700" rel="stylesheet">
    """
    html += f"""
    <link rel="shortcut icon" href="{redoc_favicon_url}">
    <!--
    ReDoc doesn't change outer page styles
    -->
    <style>
      body {{

Isso é chamado de "assíncrono" porquê o computador / programa não tem que ser "sincronizado" com a tarefa lenta, esperando pelo exato momento que a tarefa finalize, enquanto não faz nada, para ser capaz de pegar o resultado da tarefa e dar continuidade ao trabalho.

	}
	rs.Bytes += uint64(onDiskSz)
	rs.Bucket = bucket
	rs.Object = fi.Name
}

type rstats []*rebalanceStats

//go:generate stringer -type=rebalStatus -trimprefix=rebal $GOFILE
type rebalStatus uint8

const (
	rebalNone rebalStatus = iota
	rebalStarted
	rebalCompleted
	rebalStopped
	rebalFailed
)

type rebalanceInfo struct {

        ComponentUtil.getKeyMatchHelper().update();

        ComponentUtil.getLdapManager().updateConfig();
        if (resetJobs) {
            ComponentUtil.getJobManager().reboot();
        }
        updateSystemProperties();
    }

    public void updateSystemProperties() {
        final String value = ComponentUtil.getFessConfig().getAppValue();
        if (logger.isDebugEnabled()) {

    Esse é o diretório onde colocaremos o arquivo `requirements.txt` e o diretório `app`.

3. Copie o arquivo com os requisitos para o diretório `/code`.

    Copie **somente** o arquivo com os requisitos primeiro, não o resto do código.

    Como esse arquivo **não muda com frequência**, o Docker irá detectá-lo e usar o **cache** para esse passo, habilitando o cache para o próximo passo também.

Mientras esperas, vas con esa persona 😍 y eliges una mesa, se sientan y hablan durante un rato largo (ya que las hamburguesas son muy impresionantes y necesitan un rato para prepararse ✨🍔✨).

Mientras te sientas en la mesa con esa persona 😍, esperando las hamburguesas 🍔, puedes disfrutar ese tiempo admirando lo increíble, inteligente, y bien que se ve ✨😍✨.

### Concurrency and Burgers

This idea of **asynchronous** code described above is also sometimes called **"concurrency"**. It is different from **"parallelism"**.

**Concurrency** and **parallelism** both relate to "different things happening more or less at the same time".

But the details between *concurrency* and *parallelism* are quite different.

To see the difference, imagine the following story about burgers: