| `summary` | `str` | Um breve resumo da API. <small>Disponível desde OpenAPI 3.1.0, FastAPI 0.99.0.</small> |
| `description` | `str` | Uma breve descrição da API. Pode usar Markdown. |
| `version` | `string` | A versão da API. Esta é a versão da sua aplicação, não do OpenAPI. Por exemplo, `2.5.0`. |
| `terms_of_service` | `str` | Uma URL para os Termos de Serviço da API. Se fornecido, deve ser uma URL. |

Usando apenas `BackgroundTasks` (e não `BackgroundTask`), é então possível usá-la como um parâmetro de _função de operação de caminho_ e deixar o **FastAPI** cuidar do resto para você, assim como ao usar o objeto `Request` diretamente.

Ainda é possível usar `BackgroundTask` sozinho no FastAPI, mas você deve criar o objeto em seu código e retornar uma Starlette `Response` incluindo-o.

`PATCH` é menos comumente usado e conhecido do que `PUT`.

E muitas equipes usam apenas `PUT`, mesmo para atualizações parciais.

Você é **livre** para usá-los como preferir, **FastAPI** não impõe restrições.

Mas este guia te dá uma ideia de como eles são destinados a serem usados.

///

### Usando o parâmetro `exclude_unset` do Pydantic

## Suporte de editor em todo canto

E você obtém suporte do editor em todos os lugares.

Mesmo para itens dentro de listas:

<img src="/img/tutorial/body-nested-models/image01.png">

Você não conseguiria este tipo de suporte de editor se estivesse trabalhando diretamente com `dict` em vez de modelos Pydantic.

* Ler o corpo da requisição como um JSON.
* Converter os tipos correspondentes (se necessário).
* Validar os dados.
    * Se algum dados for inválido, irá retornar um erro bem claro, indicando exatamente onde e o que está incorreto.
* Entregar a você a informação recebida no parâmetro `item`.
    * Como você o declarou na função como do tipo `Item`, você também terá o suporte do editor (completação, etc) para todos os atributos e seus tipos.

          + "Nullam eget varius erat. Sed a lorem id arcu dictum euismod. Fusce lectus odio, "
          + "elementum ullamcorper mattis viverra, dictum sit amet lacus.\n"
          + "\n"
          + "Nunc quis lacus est. Sed aliquam pretium cursus. Sed eu libero eros. In hac habitasse "
          + "platea dictumst. Pellentesque molestie, nibh nec iaculis luctus, justo sem lobortis "

## Como Começar

Existem duas maneiras de testar o Fess. A primeira é baixar e instalar você mesmo. A segunda é usar [Docker](https://www.docker.com/products/docker-engine).

### Baixar e Instalar/Executar

O Fess 14.17 já está disponível e pode ser baixado na [página de lançamentos](https://github.com/codelibs/fess/releases "download"). As opções de download incluem: deb, rpm, zip.

Os comandos a seguir mostram como usar o download em formato zip:

```Python
class Cat:
    def __init__(self, name: str):
        self.name = name


fluffy = Cat(name="Mr Fluffy")
```

Nesse caso,  `fluffy` é uma instância da classe `Cat`.

E para criar `fluffy`, você está "chamando" `Cat`.

Então, uma classe Python também é "chamável".

Então, no **FastAPI**, você pode utilizar uma classe Python como uma dependência.

///

/// info

La clé `model` ne fait pas partie d'OpenAPI.

**FastAPI** prendra le modèle Pydantic à partir de là, générera le `JSON Schema` et le placera au bon endroit.

Le bon endroit est :

* Dans la clé `content`, qui a pour valeur un autre objet JSON (`dict`) qui contient :
    * Une clé avec le type de support, par ex. `application/json`, qui contient comme valeur un autre objet JSON, qui contient :

Perceba que você não precisa criar uma classe especial e enviar a dependência para algum outro lugar em que o **FastAPI** a "registre" ou realize qualquer operação similar.

Você apenas envia para `Depends` e o **FastAPI** sabe como fazer o resto.

///

## Compartilhando dependências `Annotated`

Nos exemplos acima, você pode ver que existe uma pequena **duplicação de código**.