page.screenshot(
        path="docs/en/docs/img/tutorial/separate-openapi-schemas/image03.png"
    )

    # ---------------------
    context.close()
    browser.close()


process = subprocess.Popen(
    ["uvicorn", "docs_src.separate_openapi_schemas.tutorial001:app"]
)
try:
    with sync_playwright() as playwright:
        run(playwright)
finally:

# Tutorial - Guia de Usuário

Esse tutorial mostra como usar o **FastAPI** com a maior parte de seus recursos, passo a passo.

Cada seção constrói, gradualmente, sobre as anteriores, mas sua estrutura são tópicos separados, para que você possa ir a qualquer um específico e resolver suas necessidades específicas de API.

Ele também foi feito como referência futura.

Então você poderá voltar e ver exatamente o que precisar.

## Rode o código

* **Flower** para monitoração de tarefas Celery.
* Balanceamento de carga entre _frontend_ e _backend_ com **Traefik**, então você pode ter ambos sob o mesmo domínio, separados por rota, mas servidos por diferentes containers.
* Integração Traefik, incluindo geração automática de certificados **HTTPS** Let's Encrypt.
* GitLab **CI** (integração contínua), incluindo testes _frontend_ e _backend_.

    page.get_by_role("button", name="Execute").click()
    page.screenshot(
        path="docs/en/docs/img/tutorial/separate-openapi-schemas/image02.png"
    )

    # ---------------------
    context.close()
    browser.close()


process = subprocess.Popen(
    ["uvicorn", "docs_src.separate_openapi_schemas.tutorial001:app"]
)
try:
    with sync_playwright() as playwright:
        run(playwright)
finally:

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel


class Item(BaseModel):
    name: str
    description: str | None = None


app = FastAPI(separate_input_output_schemas=False)


@app.post("/items/")
def create_item(item: Item):
    return item


@app.get("/items/")
def read_items() -> list[Item]:
    return [
        Item(
            name="Portal Gun",

import pytest
from fastapi.testclient import TestClient

from ...utils import needs_py310, needs_pydanticv2


@pytest.fixture(name="client")
def get_client() -> TestClient:
    from docs_src.separate_openapi_schemas.tutorial002_py310 import app

    client = TestClient(app)
    return client


@needs_py310
def test_create_item(client: TestClient) -> None:
    response = client.post("/items/", json={"name": "Foo"})

import pytest
from fastapi.testclient import TestClient

from ...utils import needs_py39, needs_pydanticv2


@pytest.fixture(name="client")
def get_client() -> TestClient:
    from docs_src.separate_openapi_schemas.tutorial001_py39 import app

    client = TestClient(app)
    return client


@needs_py39
def test_create_item(client: TestClient) -> None:
    response = client.post("/items/", json={"name": "Foo"})

          show_root_heading: true
          show_if_no_docstring: true
          preload_modules:
          - httpx
          - starlette
          inherited_members: true
          members_order: source
          separate_signature: true
          unwrap_annotated: true
          filters:
          - '!^_'
          merge_init_into_class: true
          docstring_section_style: spacy
          signature_crossrefs: true

```Python hl_lines="9"
{!../../../docs_src/query_params/tutorial001.py!}
```

The query is the set of key-value pairs that go after the `?` in a URL, separated by `&` characters.

For example, in the URL:

```
http://127.0.0.1:8000/items/?skip=0&limit=10
```

...the query parameters are:

* `skip`: with a value of `0`
* `limit`: with a value of `10`

```

...a rota seria:

```
/items/foo
```

!!! info "Informação"
    Uma "rota" também é comumente chamada de "endpoint".

Ao construir uma API, a "rota" é a principal forma de separar "preocupações" e "recursos".

#### Operação

"Operação" aqui se refere a um dos "métodos" HTTP.

Um dos:

* `POST`
* `GET`
* `PUT`
* `DELETE`

...e os mais exóticos: