É isso que vamos resolver: vamos carregar o modelo antes de as requisições serem tratadas, mas apenas um pouco antes de a aplicação começar a receber requisições, não enquanto o código estiver sendo carregado.

## Lifespan { #lifespan }

# Tarefas em segundo plano { #background-tasks }

Você pode definir tarefas em segundo plano para serem executadas *após* retornar uma resposta.

Isso é útil para operações que precisam acontecer após uma request, mas que o cliente não precisa realmente esperar a operação terminar antes de receber a resposta.

Isso inclui, por exemplo:

* Notificações por e-mail enviadas após realizar uma ação:

Você pode retornar *membros de enum* da sua *operação de rota*, até mesmo aninhados em um corpo JSON (por exemplo, um `dict`).

Eles serão convertidos para seus valores correspondentes (strings neste caso) antes de serem retornados ao cliente:

{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[18,21,23] *}

No seu cliente, você receberá uma resposta JSON como:

```JSON
{
  "model_name": "alexnet",

## Extras do OpenAPI { #openapi-extra }

Quando você declara uma *operação de rota* na sua aplicação, o **FastAPI** irá gerar os metadados relevantes da *operação de rota* automaticamente para serem incluídos no esquema do OpenAPI.

/// note | Detalhes Técnicos

Na especificação do OpenAPI, isso é chamado de um [Objeto de Operação](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/main/versions/3.0.3.md#operation-object).

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

## Caso de Uso Simples { #simple-usage }

Se você parar para ver, *funções de operação de rota* são declaradas para serem usadas sempre que uma *rota* e uma *operação* se encaixam, e então o **FastAPI** se encarrega de chamar a função correspondente com os argumentos corretos, extraindo os dados da requisição.

### Documentação da API { #api-docs }

Se você for para `/docs`, verá que ela tem os **schemas** para os dados a serem enviados nas requisições e recebidos nas respostas:

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image01.png">

Você pode ver esses schemas porque eles foram declarados com os modelos no app.

E no código, obtemos um `dict` com todos os dados enviados pelo cliente, **apenas os dados enviados pelo cliente**, excluindo quaisquer valores que estariam lá apenas por serem os valores padrão. Para fazer isso, usamos `exclude_unset=True`. Este é o truque principal. 🪄

Em seguida, usamos `hero_db.sqlmodel_update(hero_data)` para atualizar o `hero_db` com os dados de `hero_data`.

E seus modelos de banco de dados podem usar qualquer outro nome que você desejar.

Mas para a *operação de rota* de login, precisamos usar esses nomes para serem compatíveis com a especificação (e poder, por exemplo, usar o sistema integrado de documentação da API).

Recebe um conjunto de argumentos do construtor diferente dos outros tipos de resposta:

* `path` - O caminho do arquivo que será transmitido.
* `headers` - Quaisquer cabeçalhos personalizados a serem incluídos, como um dicionário.
* `media_type` - Uma string com o media type. Se não for definida, o nome do arquivo ou path será usado para inferir um media type.

O navegador então irá comunicar-se com esse endereço IP na porta 443 (a porta HTTPS).

A primeira parte dessa comunicação é apenas para estabelecer a conexão entre o cliente e o servidor e para decidir as chaves criptográficas a serem utilizadas, etc.

<img src="/img/deployment/https/https02.drawio.svg">

Esse interação entre o cliente e o servidor para estabelecer uma conexão TLS é chamada de Handshake TLS.