#### Usando seu FastAPI local

Se você cria um arquivo Python que importa e usa FastAPI, e roda com Python de seu ambiente local, ele irá utilizar o código fonte de seu FastAPI local.

E se você atualizar o código fonte do FastAPI local, como ele é instalado com `-e`, quando você rodar aquele arquivo Python novamente, ele irá utilizar a nova versão do FastAPI que você acabou de editar.

    * Se você quer fazer comparações com o Uvicorn, compare com Daphne, Hypercorn, uWSGI, etc. Servidores de Aplicação.
* **Starlette**:
    * Terá a melhor performance, depois do Uvicorn. De fato, Starlette utiliza Uvicorn para rodar. Então, ele provavelmente será "mais lento" que Uvicorn por ter que executar mais código.
    * Mas ele fornece a você as ferramentas para construir aplicações _web_ simples, com roteamento baseado em caminhos, etc.

Então você poderá voltar e ver exatamente o que precisar.

## Rode o código

Todos os blocos de código podem ser copiados e utilizados diretamente (eles são, na verdade, arquivos Python testados).

Para rodar qualquer um dos exemplos, copie o codigo para um arquivo `main.py`, e inicie o `uvivorn` com:

<div class="termy">

```console
$ uvicorn main:app --reload

```Python hl_lines="6-7"
{!../../../docs_src/path_params/tutorial001.py!}
```

O valor do parâmetro que foi passado à `item_id` será passado para a sua função como o argumento `item_id`.

Então, se você rodar este exemplo e for até <a href="http://127.0.0.1:8000/items/foo" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/items/foo</a>, você verá a seguinte resposta:

```JSON
{"item_id":"foo"}
```

    * Edição do próprio usuário.
    * **Vuex**.
    * **Vue-router**.
    * **Vuetify** para belos componentes _material design_.
    * **TypeScript**.
    * Servidor Docker baseado em **Nginx** (configurado para rodar "lindamente" com Vue-router).
    * Construção multi-estágio Docker, então você não precisa salvar ou _commitar_ código compilado.
    * Testes _frontend_ rodados na hora da construção (pode ser desabilitado também).

Contêineres Linux rodam usando o mesmo kernel Linux do hospedeiro (máquina, máquina virtual, servidor na nuvem, etc). Isso simplesmente significa que eles são muito leves (comparados com máquinas virtuais emulando um sistema operacional completo).

Dessa forma, contêineres consomem **poucos recursos**, uma quantidade comparável com rodar os processos diretamente (uma máquina virtual consumiria muito mais).

Essas funções podem ser declaradas com `async def` ou `def` normal.

### Evento `startup`

Para adicionar uma função que deve rodar antes da aplicação iniciar, declare-a com o evento `"startup"`:

```Python hl_lines="8"
{!../../../docs_src/events/tutorial001.py!}
```

Ele é o servidor recomendado para Starlette e **FastAPI**.

!!! check "**FastAPI** recomenda isso para"
    O principal servidor web para rodar aplicações **FastAPI**.

    Você pode combinar ele com o Gunicorn, para ter um servidor multi-processos assíncrono.

    Verifique mais detalhes na seção [Deployment](deployment/index.md){.internal-link target=_blank}.

No mesmo ponto, você tenta acionar o preenchimento automático com o `Ctrl Space` e vê:

<img src="/img/python-types/image02.png">

Com isso, você pode rolar, vendo as opções, até encontrar o que "toca uma campainha":

<img src="/img/python-types/image03.png">

## Mais motivação

Marque esta função, ela já possui type hints:

```Python hl_lines="1"

  <a href="https://fastapi.tiangolo.com"><img src="https://fastapi.tiangolo.com/img/logo-margin/logo-teal.png" alt="FastAPI"></a>
</p>
<p align="center">
    Framework FastAPI, alta performance, fácil de aprender, fácil de codar, pronto para produção
</p>
<p align="center">
<a href="https://github.com/tiangolo/fastapi/actions?query=workflow%3ATest" target="_blank">