!!! tip "Consejo"
    `JSONResponse` en sí misma es una subclase de `Response`.

Y cuando devuelves una `Response`, **FastAPI** la pasará directamente.

No hará ninguna conversión de datos con modelos Pydantic, no convertirá el contenido a ningún tipo, etc.

Esto te da mucha flexibilidad. Puedes devolver cualquier tipo de dato, sobrescribir cualquier declaración de datos o validación, etc.

    * verifica che la richiesta abbia un attributo obbligatorio `name` e che sia di tipo `str`.
    * verifica che la richiesta abbia un attributo obbligatorio `price` e che sia di tipo `float`.
    * verifica che la richiesta abbia un attributo opzionale `is_offer` e che sia di tipo `bool`, se presente.
    * Tutto questo funzionerebbe anche con oggetti JSON più complessi.

    Lembre-se que quando você importa `Query`, `Path`, e outros de `fastapi`, esse são na realidade funções que retornam classes especiais.

!!! tip "Dica"
    Note como cada atributo do modelo com um tipo, valor padrão e `Field` possuem a mesma estrutura que parâmetros de *funções de operações de rota*, com `Field` ao invés de `Path`, `Query` e `Body`.

## Adicione informações extras

Vamos utilizar essa aplicação como exemplo:

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

O parâmetro de consulta `q` é do tipo `Union[str, None]`, o que significa que é do tipo `str` mas que também pode ser `None`, e de fato, o valor padrão é `None`, então o FastAPI saberá que não é obrigatório.

!!! note "Observação"

É **ALTAMENTE recomendado** que você escreva ou copie o código, edite-o e rode-o localmente.

Usá-lo em seu editor é o que realmente te mostra os benefícios do FastAPI, ver quão pouco código você tem que escrever, todas as conferências de tipo, auto completações etc.

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## Instale o FastAPI

O primeiro passo é instalar o FastAPI.

Para o tutorial, você deve querer instalá-lo com todas as dependências e recursos opicionais.

<div class="termy">

## Usando `BackgroundTasks`

Primeiro, importe `BackgroundTasks` e defina um parâmetro em sua _função de operação de caminho_ com uma declaração de tipo de `BackgroundTasks`:

```Python hl_lines="1  13"
{!../../../docs_src/background_tasks/tutorial001.py!}
```

O **FastAPI** criará o objeto do tipo `BackgroundTasks` para você e o passará como esse parâmetro.

## Criar uma função de tarefa

* Validar que el `item_id` es del tipo `int` para requests de tipo `GET` y `PUT`.
    * Si no lo es, el cliente verá un mensaje de error útil y claro.
* Revisar si existe un query parameter opcional llamado `q` (cómo en `http://127.0.0.1:8000/items/foo?q=somequery`) para requests de tipo `GET`.
    * Como el parámetro `q` fue declarado con `= None` es opcional.

    Ao definir um <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/#unions" class="external-link" target="_blank">`Union`</a>, inclua o tipo mais específico primeiro, seguido pelo tipo menos específico. No exemplo abaixo, o tipo mais específico `PlaneItem` vem antes de `CarItem` em `Union[PlaneItem, CarItem]`.

=== "Python 3.8 and above"

    ```Python hl_lines="1  14-15  18-20  33"
    {!> ../../../docs_src/extra_models/tutorial003.py!}
    ```

Você pode usar as mesmas declarações de tipo com `str`, `float`, `bool` e muitos outros tipos complexos de dados.

Vamos explorar muitos destes tipos nos próximos capítulos do tutorial.

## A ordem importa

Quando você cria operações de rota, você pode se deparar com situações onde você pode ter uma rota fixa.

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

## Parámetros de path con tipos

Puedes declarar el tipo de un parámetro de path en la función usando las anotaciones de tipos estándar de Python:

```Python hl_lines="7"
{!../../../docs_src/path_params/tutorial002.py!}
```

En este caso, `item_id` es declarado como un `int`.