///

Os arquivos serão enviados como "dados de formulário".

Se você declarar o tipo do parâmetro da função da sua *operação de rota* como `bytes`, o **FastAPI** lerá o arquivo para você e você receberá o conteúdo como `bytes`.

Mantenha em mente que isso significa que todo o conteúdo será armazenado na memória. Isso funcionará bem para arquivos pequenos.

E então **"montar"** em um caminho de rota.

```Python hl_lines="2-3  23"
{!../../docs_src/wsgi/tutorial001.py!}
```

## Conferindo

Agora todas as requisições sob o caminho `/v1/` serão manipuladas pela aplicação utilizando Flask.

E o resto será manipulado pelo **FastAPI**.

Se você rodar a aplicação e ir até <a href="http://localhost:8000/v1/" class="external-link" target="_blank">http://localhost:8000/v1/</a>, você verá o retorno do Flask:

Verás la respuesta en JSON:

```JSON
{"message": "Hello World"}
```

### Documentación interactiva de la API

Ahora dirígete a <a href="http://127.0.0.1:8000/docs" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/docs</a>.

Isso significaria também que se você obtiver informações do objeto `Request` diretamente (ler o corpo da requisição por exemplo), as informações não serão validadas, convertidas ou documentadas (com o OpenAPI, para a interface de usuário automática da API) pelo FastAPI.

Se você está começando com o **FastAPI**, provavelmente você não precisa disso.

///

Você pode declarar retornos adicionais, com códigos de status adicionais, media types, descrições, etc.

Essas respostas adicionais serão incluídas no esquema do OpenAPI, e também aparecerão na documentação da API.

Ele tem os mesmos campos que `HeroBase`, e também tem `secret_name`.

Agora, quando os clientes **criarem um novo hero**, eles enviarão o `secret_name`, ele será armazenado no banco de dados, mas esses nomes secretos não serão retornados na API para os clientes.

/// tip | Dica

É assim que você trataria **senhas**. Receba-as, mas não as retorne na API.

///

### Passo 2: crie uma "instância" de `FastAPI`

```Python hl_lines="3"
{!../../docs_src/first_steps/tutorial001.py!}
```

Aqui, a variável `app` será uma "instância" da classe `FastAPI`.

Este será o principal ponto de interação para criar toda a sua API.

Este `app` é o mesmo referenciado por `uvicorn` no comando:

<div class="termy">

```console
$ uvicorn main:app --reload

  import tensorflow_io_gcs_filesystem as _tensorflow_io_gcs_filesystem

# Lazy-load Keras v2/3.
_tf_uses_legacy_keras = (
    _os.environ.get("TF_USE_LEGACY_KERAS", None) in ("true", "True", "1"))
setattr(_current_module, "keras", _KerasLazyLoader(globals()))
_module_dir = _module_util.get_parent_dir_for_name("keras._tf_keras.keras")
_current_module.__path__ = [_module_dir] + _current_module.__path__
if _tf_uses_legacy_keras:

```Python hl_lines="13  15  22  25"
{!../../docs_src/background_tasks/tutorial002.py!}
```

Neste exemplo, as mensagens serão gravadas no arquivo `log.txt` _após_ o envio da resposta.

Se houver uma consulta na solicitação, ela será gravada no log em uma tarefa em segundo plano.

O primeiro estágio será usado apenas para **instalar Poetry** e para **gerar o `requirements.txt`** com as dependências do seu projeto a partir do arquivo `pyproject.toml` do Poetry.

Esse arquivo `requirements.txt` será usado com `pip` mais tarde no **próximo estágio**.

Na imagem final do contêiner, **somente o estágio final** é preservado. Os estágios anteriores serão descartados.