É um plug-in Flask, que amarra juntos Webargs, Marshmallow e APISpec.

Ele utiliza a informação do Webargs e Marshmallow para gerar automaticamente schemas OpenAPI, usando APISpec.

É uma grande ferramenta, muito subestimada. Deveria ser bem mais popular do que muitos plug-ins Flask por aí. Pode ser devido à sua documentação ser concisa e abstrata demais.

## Futuro { #future }

Nesse ponto, já está claro que o **FastAPI** com suas ideias está sendo útil para muitas pessoas.

Ele está sendo escolhido em relação a alternativas anteriores por se adequar melhor em muitos casos.

### Testes { #tests }

* Me ajude a verificar se o PR tem **testes**.

* Verifique se os testes **falham** antes do PR. 🚨

* Depois verifique se os testes **passam** após o PR. ✅

Mas `open()` não usa `async` e `await`.

Assim, declaramos a função de manipulador de evento com `def` padrão em vez de `async def`.

///

### `startup` e `shutdown` juntos { #startup-and-shutdown-together }

Há uma grande chance de que a lógica para sua *inicialização* e *encerramento* esteja conectada, você pode querer iniciar alguma coisa e então finalizá-la, adquirir um recurso e então liberá-lo, etc.

O valor da variável `PATH` é uma longa string composta por diretórios separados por dois pontos `:` no Linux e macOS, e por ponto e vírgula `;` no Windows.

Por exemplo, a variável de ambiente `PATH` poderia ter esta aparência:

//// tab | Linux, macOS

```plaintext
/usr/local/bin:/usr/bin:/bin:/usr/sbin:/sbin
```

///

### `startup` y `shutdown` juntos { #startup-and-shutdown-together }

Hay una gran posibilidad de que la lógica para tu *startup* y *shutdown* esté conectada, podrías querer iniciar algo y luego finalizarlo, adquirir un recurso y luego liberarlo, etc.

* "Add configuration...".
* Selecionar "Python"
* Executar o depurador com a opção "`Python: Current File (Integrated Terminal)`".

Em seguida, ele iniciará o servidor com seu código **FastAPI**, parará em seus pontos de interrupção, etc.

Veja como pode parecer:

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

---

Se você usar o Pycharm, você pode:

* Abrir o menu "Executar".

Usando imagens de contêiner pré-prontas é muito fácil **combinar** e usar diferentes ferramentas. Por exemplo, para testar um novo banco de dados. Em muitos casos, você pode usar as **imagens oficiais**, precisando somente de variáveis de ambiente para configurá-las.

Dessa forma, em muitos casos você pode aprender sobre contêineres e Docker e reusar essa experiência com diversos componentes e ferramentas.

		{
			values: url.Values{
				"prefix":             []string{"photos/"},
				"continuation-token": []string{"dG9rZW4="},
				"start-after":        []string{"start-after"},
				"delimiter":          []string{SlashSeparator},
				"fetch-owner":        []string{"true"},
				"max-keys":           []string{"100"},
				"encoding-type":      []string{"gzip"},
			},
			prefix:       "photos/",
			token:        "token",
			startAfter:   "start-after",

 */

package org.elasticsearch.gradle.internal;

/**
 * This class models the different Docker base images that are used to build Docker distributions of Elasticsearch.
 */
public enum DockerBase {
    CENTOS("centos:8", ""),

    // "latest" here is intentional, since the image name specifies "8"
    UBI("docker.elastic.co/ubi8/ubi-minimal:latest", "-ubi8"),