* Para HTTPS, o servidor precisa ter certificados gerados por um terceiro.
    * Esses certificados são adquiridos de um terceiro, eles não são simplesmente "gerados".
* Certificados têm um tempo de vida.
    * Eles expiram.
    * E então eles precisam ser renovados, adquirindo-os novamente de um terceiro.
* A criptografia da conexão acontece no nível TCP.
    * Essa é uma camada abaixo do HTTP.

Existir.

A idéia de declarar múltiplas coisas (validação de dados, serialização e documentação) com os mesmos tipos Python, que ao mesmo tempo fornecesse grande suporte ao editor, era algo que eu considerava uma brilhante idéia.

E após procurar por um logo tempo por um framework similar e testar muitas alternativas diferentes, APIStar foi a melhor opção disponível.

"parseOnly","tokens","soFar","preFilters","cached","combinator","base","skip","checkNonElements","doneName","oldCache","newCache","elementMatcher","matchers","condense","newUnmatched","mapped","setMatcher","postFilter","postFinder","postSelector","temp","matcherOut","preMap","postMap","preexisting","contexts","multipleContexts","matcherIn","matcherFromTokens","checkContext","leadingRelative","implicitRelative","matchContext","matchAnyContext","elementMatchers","setMatchers","bySet","byElement","...

    * Então, ao utilizar o FastAPI você estará economizando tempo de desenvolvimento, evitará _bugs_, linhas de código, e você provavelmente terá a mesma performance (ou melhor) do que não utilizá-lo (já que você teria que implementar tudo isso em seu código).

    * **Intuitivo**: Ótimo suporte de editor. <abbr title="também conhecido como auto-complete, auto completação, IntelliSense">_Auto-Complete_</abbr> em todo lugar. Menos tempo _debugando_.
    * **Fácil**: Projetado para ser fácil de usar e aprender. Menos tempo lendo documentações.
    * **Curto**: Minimize duplicação de código. Múltiplos recursos para cada declaração de parâmetro.

```Python hl_lines="18-26"
{!../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial001.py!}
```

/// note | Detalhes Técnicos

Um `Request` também tem um `request.receive`, que é uma função para "receber" o corpo da requisição.

Um `Request` também tem um `request.receive`, que é uma função para "receber" o corpo da requisição.

O dicionário `scope` e a função `receive` são ambos parte da especificação ASGI.

tci tcm.museum tcp4.me td tdk te.it te.ua teaches-yoga.com team tec.br tec.mi.us tec.ve tech tech.orange technology technology.museum tecnologia.bo tel tel.tr tele.amune.org telebit.app telebit.io telekommunikation.museum television.museum temasek temp-dns.com tempio-olbia.it tempioolbia.it tempurl.host tendo.yamagata.jp tenei.fukushima.jp tenkawa.nara.jp tennis tenri.nara.jp teo.br teramo.it termez.su terni.it ternopil.ua teshikaga.hokkaido.jp test-iserv.de test.ru test.tj teva texas.museum textile.museum...

Vamos imaginar que você tem alguns **modelos de _machine learning_** que deseja usar para lidar com as requisições. 🤖

Os mesmos modelos são compartilhados entre as requisições, então não é um modelo por requisição, ou um por usuário ou algo parecido.

* Para requisições `PUT` para `/items/{item_id}`, lerá o corpo como JSON e:
    * Verifica que tem um atributo obrigatório `name` que deve ser `str`.
    * Verifica que tem um atributo obrigatório `price` que deve ser `float`.
    * Verifica que tem an atributo opcional `is_offer`, que deve ser `bool`, se presente.
    * Tudo isso também funciona para objetos JSON profundamente aninhados.

/// tip | "Dica"

**GraphQL** resolve alguns casos de uso muito específicos.

Ele tem **vantagens** e **desvantagens** quando comparado a **web APIs** comuns.

Certifique-se de avaliar se os **benefícios** para o seu caso de uso compensam as **desvantagens**. 🤓

///

## Bibliotecas GraphQL

Aqui estão algumas das bibliotecas **GraphQL** que têm suporte **ASGI**. Você pode usá-las com **FastAPI**: