* dados do cliente para serem enviados através da rede
* dados enviados pelo seu programa para serem recebidos pelo clente através da rede
* conteúdo de um arquivo no disco pra ser lido pelo sistema e entregar ao seu programa
* conteúdo que seu programa deu ao sistema para ser escrito no disco

* Use o `template` que você criou para renderizar e retornar uma `TemplateResponse`, passe o nome do template, o request object, e um "context" dict com pares chave-valor a serem usados dentro do template do Jinja2.

```Python hl_lines="4  11  15-18"
{!../../../docs_src/templates/tutorial001.py!}
```

!!! note
    Antes do FastAPI 0.108.0, Starlette 0.29.0, `name` era o primeiro parâmetro.

E o **FastAPI** vai manipulá-los, mandar para você os dados corretos na sua função, e validar e documentar o schema correto na *operação de rota*.

Você também pode declarar valores singulares para serem recebidos como parte do corpo.

# Tarefas em segundo plano

Você pode definir tarefas em segundo plano a serem executadas _ após _ retornar uma resposta.

Isso é útil para operações que precisam acontecer após uma solicitação, mas que o cliente realmente não precisa esperar a operação ser concluída para receber a resposta.

Isso inclui, por exemplo:

- Envio de notificações por email após a realização de uma ação:

você mesmo resolva o problema antes de perguntar. E no GitHub eu garanto que sempre irei responder todas as perguntas, mesmo que leve um tempo. Eu pessoalmente não consigo fazer isso via chat. 😅

Conversas no chat não são tão fáceis de serem encontrados quanto no GitHub, então questões e respostas podem se perder dentro da conversa. E apenas as que estão nas questões do GitHub contam para você se tornar um [Expert em FastAPI](fastapi-people.md#especialistas){.internal-link target=_blank},...

Isso é que nós iremos resolver, vamos carregar o modelo antes das requisições serem manuseadas, mas apenas um pouco antes da aplicação começar a receber requisições, não enquanto o código estiver sendo carregado.

## Vida útil (_Lifespan_)

Você pode retornar *membros de enum* da sua *rota de operação*, em um corpo JSON aninhado (por exemplo um `dict`).

Eles serão convertidos para o seus valores correspondentes (strings nesse caso) antes de serem retornados ao cliente:

```Python hl_lines="18  21  23"
{!../../../docs_src/path_params/tutorial005.py!}
```

No seu cliente você vai obter uma resposta JSON como:

```JSON
{

## Contêineres e Processos

Uma **imagem de contêiner** normalmente inclui em seus metadados o programa padrão ou comando que deve ser executado quando o **contêiner** é iniciado e os parâmetros a serem passados para esse programa. Muito similar ao que seria se estivesse na linha de comando.

    * <a href="https://github.com/Rebilly/ReDoc" class="external-link" target="_blank">ReDoc</a>

    Esses dois foram escolhidos por serem bem populares e estáveis, mas fazendo uma pesquisa rápida, você pode encontrar dúzias de interfaces alternativas adicionais para OpenAPI (assim você poderá utilizar com **FastAPI**).

### Flask REST frameworks

/*
 * @Ignore affects the Android test runner (and only the Android test runner): It respects JUnit 4
 * annotations even on JUnit 3 tests.
 *
 * TODO(b/225350400): Remove @Ignore, which doesn't seem like it should be necessary and probably
 * soon won't be.
 */
@SuppressWarnings("JUnit4ClassUsedInJUnit3")
@Ignore
public final class MyTester extends AbstractTester<@Nullable Void> {