Se você precisar ou quiser trabalhar com **GraphQL**, <a href="https://strawberry.rocks/" class="external-link" target="_blank">**Strawberry**</a> é a biblioteca **recomendada** pois tem o design mais próximo ao design do **FastAPI**, ela é toda baseada em **type annotations**.

Dependendo do seu caso de uso, você pode preferir usar uma biblioteca diferente, mas se você me perguntasse, eu provavelmente sugeriria que você experimentasse o **Strawberry**.

**FastAPI** se asegurará de que el "código de salida" en cada dependencia con `yield` se ejecute en el orden correcto.

Por ejemplo, `dependency_c` puede tener una dependencia de `dependency_b`, y `dependency_b` de `dependency_a`:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008_an_py39.py hl[6,14,22] *}

Y todas ellas pueden usar `yield`.

    * Se você nunca utilizou FastAPI mas utilizou diretamente o Starlette (ou outra ferramenta, como Sanic, Flask, Responder, etc) você teria que implementar toda validação de dados e serialização por conta. Então, sua aplicação final poderia ainda ter a mesma sobrecarga como se fosse desenvolvida com FastAPI. Em muitos casos, a validação de dados e serialização é o maior pedaço de código escrito em aplicações....

    * Si no usabas FastAPI y utilizabas Starlette directamente (u otra herramienta, como Sanic, Flask, Responder, etc.) tendrías que implementar toda la validación y serialización de datos por ti mismo. Entonces, tu aplicación final aún tendría la misma carga que si hubiera sido construida usando FastAPI. Y en muchos casos, esta validación y serialización de datos es la mayor cantidad de código...

## `fastapi run`

Ejecutar `fastapi run` inicia FastAPI en modo de producción por defecto.

Por defecto, **auto-reload** está deshabilitado. También escucha en la dirección IP `0.0.0.0`, lo que significa todas las direcciones IP disponibles, de esta manera será accesible públicamente por cualquiera que pueda comunicarse con la máquina. Esta es la manera en la que normalmente lo ejecutarías en producción, por ejemplo, en un contenedor.

* `lt`: menor que (`l`ess `t`han)
* `le`: menor que ou igual (`l`ess than or `e`qual)

/// info | Informação

`Query`, `Path` e outras classes que você verá a frente são subclasses de uma classe comum `Param`.

Todas elas compartilham os mesmos parâmetros para validação adicional e metadados que você viu.

///

/// note | Detalhes Técnicos

Quando você importa `Query`, `Path` e outras de `fastapi`, elas são na verdade funções.

/// warning | Aviso

Quando você retorna um `Response` diretamente, como no exemplo acima, ele será retornado diretamente.

Ele não será serializado com um modelo, etc.

Garanta que ele tenha toda informação que você deseja, e que os valores sejam um JSON válido (caso você esteja usando `JSONResponse`).

///

/// note | Detalhes técnicos

Você também pode utilizar `from starlette.responses import JSONResponse`.

* Isso significa que funcionará bem para arquivos grandes como imagens, vídeos, binários grandes, etc., sem consumir toda a memória.
* Você pode receber metadados do arquivo enviado.
* Ele tem uma <a href="https://docs.python.org/3/glossary.html#term-file-like-object" class="external-link" target="_blank">file-like</a> interface `assíncrona`.

Entonces, el ladrón no podrá intentar usar esos mismos passwords en otro sistema (como muchos usuarios usan el mismo password en todas partes, esto sería peligroso).

{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[82:85] *}

#### Sobre `**user_dict`

`UserInDB(**user_dict)` significa:

```Python
q: str | None = None
```

Por exemplo:

{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial004_py310.py hl[26] *}

/// info | Informação

`Body` também possui todas as validações adicionais e metadados de parâmetros como em `Query`,`Path` e outras que você verá depois.

///

## Declare um único parâmetro de corpo indicando sua chave