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## Recherche

En utilisant toutes les alternatives précédentes, j'ai eu la chance d'apprendre de toutes, de prendre des idées, et de les combiner de la meilleure façon que j'ai pu trouver pour moi-même et les équipes de développeurs avec lesquelles j'ai travaillé.

Par exemple, il était clair que l'idéal était de se baser sur les annotations de type Python standard.

## Suporte do editor de texto:

No seu editor de texto, dentro da função você receberá dicas de tipos e completação em todo lugar (isso não aconteceria se você recebesse um `dict` em vez de um modelo Pydantic):

<img src="/img/tutorial/body/image03.png">

Você também poderá receber verificações de erros para operações de tipos incorretas:

<img src="/img/tutorial/body/image04.png">

# Geração de Projetos - Modelo

Você pode usar um gerador de projetos para começar, por já incluir configurações iniciais, segurança, banco de dados e os primeiros _endpoints_ API já feitos para você.

Um gerador de projetos sempre terá uma pré-configuração que você pode atualizar e adaptar para suas próprias necessidades, mas pode ser um bom ponto de partida para seu projeto.

## Full Stack FastAPI PostgreSQL

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/// tip | "Dica"

Você pode definir uma sobreposição de dependência para uma dependência que é utilizada em qualquer lugar da sua aplicação **FastAPI**.

A dependência original pode estar sendo utilizada em uma *função de operação de rota*, um *docorador de operação de rota* (quando você não utiliza o valor retornado), uma chamada ao `.include_router()`, etc.

épingler votre version de `fastapi` à cette nouvelle version récente.

## À propos de Starlette

Vous ne devriez pas épingler la version de `starlette`.

Différentes versions de **FastAPI** utiliseront une version spécifique plus récente de Starlette.

Ainsi, vous pouvez simplement laisser **FastAPI** utiliser la bonne version de Starlette.

## À propos de Pydantic

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## Casos de Uso

Alguns casos de uso incluem:

* Converter requisições não-JSON para JSON (por exemplo, <a href="https://msgpack.org/index.html" class="external-link" target="_blank">`msgpack`</a>).
* Descomprimir corpos de requisição comprimidos com gzip.
* Registrar automaticamente todos os corpos de requisição.

## Manipulando codificações de corpo de requisição personalizadas

Quando se refere à máquina remota, é comum chamá-la de **servidor**, mas também de **máquina**, **VM** (máquina virtual), **nó**. Todos esses termos se referem a algum tipo de máquina remota, normalmente executando Linux, onde você executa programas.

## Instale o Programa Servidor

Quando você instala o FastAPI, ele vem com um servidor de produção, o Uvicorn, e você pode iniciá-lo com o comando `fastapi run`.

    * JSON.
    * Path parameters.
    * Query parameters.
    * Cookies.
    * Headers.
    * Formularios.
    * Archivos.
* <abbr title="en inglés: serialization, parsing, marshalling">Conversión</abbr> de datos de output: convirtiendo de datos y tipos de Python a datos para la red (como JSON):

![Interfaz de Búsqueda](https://fess.codelibs.org/_images/fess_search_result1.png)

- Interfaz de administración: http://localhost:8080/admin/ (el nombre de usuario/contraseña por defecto es admin/admin)

![Interfaz de Administración](https://fess.codelibs.org/_images/fess_admin_dashboard.png)

Embora qualquer outro parâmetro declarado normalmente (o corpo da requisição com um modelo Pydantic, por exemplo) ainda seria validado, convertido, anotado, etc.

Mas há situações específicas onde é útil utilizar o objeto `Request`.

## Utilize o objeto `Request` diretamente

Vamos imaginar que você deseja obter o endereço de IP/host do cliente dentro da sua *função de operação de rota*.