Vous pourriez aussi l'utiliser pour générer du code automatiquement, pour les clients qui communiquent avec votre API. Comme par exemple, des applications frontend, mobiles ou IOT.

## Récapitulatif, étape par étape

### Étape 1 : import `FastAPI`

{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001.py hl[1] *}

## Rode o código { #run-the-code }

Todos os blocos de código podem ser copiados e utilizados diretamente (eles são, na verdade, arquivos Python testados).

Para rodar qualquer um dos exemplos, copie o código para um arquivo `main.py`, e inicie o `fastapi dev` com:

<div class="termy">

```console
$ <font color="#4E9A06">fastapi</font> dev <u style="text-decoration-style:solid">main.py</u>

```

Em alguns casos, é até possível ter modelos Pydantic v1 e v2 na mesma operação de rota na sua aplicação FastAPI:

{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial003_an_py310.py hl[2:3,6,12,21:22] *}

No exemplo acima, o modelo de entrada é um modelo Pydantic v1, e o modelo de saída (definido em `response_model=ItemV2`) é um modelo Pydantic v2.

### Parâmetros do Pydantic v1 { #pydantic-v1-parameters }

<div class="termy">

```console
$ pip install "uvicorn[standard]"

---> 100%
```

</div>

## Exemple

### Créez

* Créez un fichier `main.py` avec :

```Python
from typing import Union

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()


@app.get("/")
def read_root():

serveur actuel (et le nombre de cœurs du CPU).

## Vérifier

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

De plus, la meilleure approche était d'utiliser des normes déjà existantes.

Et pourtant l'expérience finale n'est pas meilleure 😞.

---

C'est donc l'histoire équivalente parallèle pour les burgers 🍔.

Pour un exemple plus courant dans la "vie réelle", imaginez une banque.

Jusqu'à récemment, la plupart des banques avaient plusieurs caisses (et banquiers) 👨‍💼👨‍💼👨‍💼👨‍💼 et une unique file d'attente 🕙🕙🕙🕙🕙🕙🕙🕙.

⚠️ **ATTENTION** ⚠️

Si vous démarrez un nouveau projet de zéro, allez voir les alternatives au début de cette page.

les convertir en quelque chose qui peut être envoyé sur le réseau. Par exemple, convertir un objet contenant des
données provenant d'une base de données en un objet JSON. Convertir des objets `datetime` en strings, etc.

La validation des données est une autre fonctionnalité importante dont ont besoin les API. Elle permet de s'assurer
que les données sont valides, compte tenu de certains paramètres. Par exemple, qu'un champ est un `int`, et non un
string.

![editor support](https://fastapi.tiangolo.com/img/pycharm-completion.png)

Você terá preenchimento automático no seu código que você poderia considerar impossível antes. Como por exemplo, a chave `price` dentro do corpo JSON (que poderia ter sido aninhado) que vem de uma requisição.