Você pode adicionar mais que uma função de manipulação de evento.

E sua aplicação não irá começar a receber requisições até que todos os manipuladores de eventos de `startup` sejam concluídos.

### Evento `shutdown`

Para adicionar uma função que deve ser executada quando a aplicação estiver encerrando, declare ela com o evento `"shutdown"`:

```Python hl_lines="6"

Ensuite, en arrière-plan, il mettra ces données JSON-compatible (par exemple un `dict`) à l'intérieur d'un `JSONResponse` qui sera utilisé pour envoyer la réponse au client.

Mais vous pouvez retourner une `JSONResponse` directement à partir de vos *opérations de chemin*.

```

dans ce cas, la variable automatique `__name__` à l'intérieur de `myapp.py` n'aura pas la valeur `"__main__"`.

Ainsi, la ligne :

```Python
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)
```

ne sera pas exécutée.

!!! info
Pour plus d'informations, consultez <a href="https://docs.python.org/3/library/__main__.html" class="external-link" target="_blank">la documentation officielle de Python</a>.

Específicamente, para ver Uvicorn, Starlette y FastAPI comparadas entre sí (entre muchas otras herramientas).

Cuanto más sencillo sea el problema resuelto por la herramienta, mejor rendimiento obtendrá. Y la mayoría de los benchmarks no prueban las funciones adicionales proporcionadas por la herramienta.

La jerarquía sería:

* **Uvicorn**: como servidor ASGI

hubieras
hubiéramos
hubierais
hubieran
hubiese
hubieses
hubiésemos
hubieseis
hubiesen
habiendo
habido
habida
habidos
habidas
soy
eres
es
somos
sois
son
sea
seas
seamos
seáis
sean
seré
serás
será
seremos
seréis
serán
sería
serías
seríamos
seríais
serían
era
eras
éramos
erais
eran
fui
fuiste

    * Validadores permitem que esquemas de dados complexos sejam limpos e facilmente definidos, conferidos e documentados como JSON Schema.
    * Você pode ter **JSONs aninhados** profundamente e tê-los todos validados e anotados.
* **Extensível**:
    * Pydantic permite que tipos de dados personalizados sejam definidos ou você pode estender a validação com métodos em um modelo decorado com seu decorador de validador.

Él existe específicamente para dar soporte a este tipo de type hints.

#### Listas

Por ejemplo, vamos a definir una variable para que sea una `list` compuesta de `str`.

De `typing`, importa `List` (con una `L` mayúscula):

```Python hl_lines="1"
{!../../../docs_src/python_types/tutorial006.py!}
```

Au final, peu importe le cas parmi ceux ci-dessus, **FastAPI** fonctionnera de manière asynchrone et sera extrêmement rapide.

Mais si vous suivez bien les instructions ci-dessus, alors **FastAPI** pourra effectuer quelques optimisations et ainsi améliorer les performances.

## Détails techniques

Et une réponse avec un code HTTP `200` qui utilise votre `response_model`, mais inclut un `example` personnalisé :

```Python hl_lines="20-31"
{!../../../docs_src/additional_responses/tutorial003.py!}
```

Tout sera combiné et inclus dans votre OpenAPI, et affiché dans la documentation de l'API :

<img src="/img/tutorial/additional-responses/image01.png">

## Combinez les réponses prédéfinies et les réponses personnalisées

Digamos algo como `/users/me` que sea para obtener datos del usuario actual.

... y luego puedes tener el path `/users/{user_id}` para obtener los datos sobre un usuario específico asociados a un ID de usuario.

Porque las *operaciones de path* son evaluadas en orden, tienes que asegurarte de que el path para `/users/me` sea declarado antes que el path para `/users/{user_id}`:

```Python hl_lines="6  11"