## Caveat

If you need to perform heavy background computation and you don't necessarily need it to be run by the same process (for example, you don't need to share memory, variables, etc), you might benefit from using other bigger tools like <a href="https://docs.celeryq.dev" class="external-link" target="_blank">Celery</a>.

O corpo da **requisição** é a informação enviada pelo cliente para sua API. O corpo da **resposta** é a informação que sua API envia para o cliente.

Sua API quase sempre irá enviar um corpo na **resposta**. Mas os clientes não necessariamente precisam enviar um corpo em toda **requisição**.

d'utiliser des décorateurs qui peuvent être placés juste au-dessus de la fonction qui gère l'endpoint). Cette
méthode est plus proche de celle de Django que de celle de Flask (et Starlette). Il sépare dans le code des choses
qui sont relativement fortement couplées.

!!! check "A inspiré **FastAPI** à"

A partir daí, perto do final do `Dockerfile`, copiamos todo o código. Como isso é o que **muda com mais frequência**, colocamos perto do final, porque quase sempre, qualquer coisa depois desse passo não será capaz de usar o cache.

```Dockerfile
COPY ./app /code/app
```

### Construindo a Imagem Docker

Ao fazer isso, seu editor pode fornecer suporte mesmo durante o processamento de itens da lista:

<img src="/img/python-types/image05.png">

Sem tipos, isso é quase impossível de alcançar.

Observe que a variável `item` é um dos elementos da lista `items`.

E, ainda assim, o editor sabe que é um `str` e fornece suporte para isso.

#### `Tuple` e `Set`

### <a href="https://github.com/encode/apistar" class="external-link" target="_blank">APIStar</a> (<= 0.5)

Antes de decidir construir **FastAPI** eu encontrei o servidor **APIStar**. Tinha quase tudo que eu estava procurando e tinha um grande projeto.