Se algo parecer interessante e útil para o seu projeto, vá em frente e dê uma olhada. Caso contrário, você pode simplesmente ignorá-lo.

/// tip | Dica

Se você deseja **aprender FastAPI** de forma estruturada (recomendado), leia capítulo por capítulo [Tutorial - Guia de Usuário](../tutorial/index.md){.internal-link target=_blank} em vez disso.

## HTTPS para Desenvolvedores { #https-for-developers }

Aqui está um exemplo de como uma API HTTPS poderia ser estruturada, passo a passo, com foco principal nas ideias relevantes para desenvolvedores.

### Nome do domínio { #domain-name }

FastAPI, você também pode escrever suas próprias aplicações assíncronas com o <a href="https://anyio.readthedocs.io/en/stable/" class="external-link" target="_blank">AnyIO</a> por ser altamente compatível e ganhar seus benefícios (e.g. *concorrência estruturada*).

Eu criei outra biblioteca em cima do AnyIO, como uma fina camada acima, para melhorar um pouco as anotações de tipo e obter melhor **preenchimento automático**, **erros inline**, etc. Ela também possui uma introdução amigável e um...

    * Como as estruturas de dados do Pydantic são apenas instâncias de classes que você define, o preenchimento automático, linting, mypy e a sua intuição devem funcionar corretamente com seus dados validados.
* Valida **estruturas complexas**:
    * Use modelos hierárquicos do Pydantic, `List` e `Dict` do `typing` do Python, etc.

**FastAPI** oferece uma ferramenta conveniente para estruturar sua aplicação, mantendo toda a flexibilidade.

/// info | Informação

Se você vem do Flask, isso seria o equivalente aos Blueprints do Flask.

///

## Um exemplo de estrutura de arquivos { #an-example-file-structure }

Digamos que você tenha uma estrutura de arquivos como esta:

```
.
├── app
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py

Dessa forma, seu esquema aparecerá na interface de documentação da API:

<img src="/img/tutorial/dataclasses/image01.png">

## Dataclasses em Estruturas de Dados Aninhadas { #dataclasses-in-nested-data-structures }

Você também pode combinar `dataclasses` com outras anotações de tipo para criar estruturas de dados aninhadas.

Si algo parece interesante y útil para tu proyecto, adelante y revísalo, pero de lo contrario, probablemente puedas simplemente omitirlas.

/// tip | Consejo

Si quieres **aprender FastAPI** de una manera estructurada (recomendado), ve y lee el [Tutorial - Guía de Usuario](../tutorial/index.md){.internal-link target=_blank} capítulo por capítulo en su lugar.

### Estrutura de Arquivos do Projeto { #project-file-structure }

Vamos supor que a estrutura de arquivos do seu projeto se pareça com isso:

```
.
├── app
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py
```

Agora crie um diretório para armazenar esses arquivos estáticos.

Sua nova estrutura de arquivos poderia se parecer com isso:

```
.
├── app

## Dependências para conjuntos de *operações de rota* { #dependencies-for-groups-of-path-operations }

///

/// 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 { #add-extra-information }