# Plantillas

Puedes usar cualquier motor de plantillas que desees con **FastAPI**.

Una elección común es Jinja2, el mismo que usa Flask y otras herramientas.

Hay utilidades para configurarlo fácilmente que puedes usar directamente en tu aplicación de **FastAPI** (proporcionadas por Starlette).

## Instalar dependencias

Asegúrate de crear un [entorno virtual](../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank}, activarlo e instalar `jinja2`:

# Tarefas em segundo plano

Você pode definir tarefas em segundo plano a serem executadas _ após _ retornar uma resposta.

Isso é útil para operações que precisam acontecer após uma solicitação, mas que o cliente realmente não precisa esperar a operação ser concluída para receber a resposta.

Isso inclui, por exemplo:

- Envio de notificações por email após a realização de uma ação:

Ele também foi construído para servir como uma referência futura, então você pode voltar e ver exatamente o que você precisa.

## Rode o código

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

Como eles são parte da URL, eles são "naturalmente" strings.

Mas quando você declara eles com os tipos do Python (no exemplo acima, como `int`), eles são convertidos para aquele tipo e validados em relação a ele.

Todo o processo que era aplicado para parâmetros de rota também é aplicado para parâmetros de consulta:

* Suporte do editor (obviamente)
* <abbr title="convertendo uma string que vem de um request HTTP em um dado Python">"Parsing"</abbr> de dados

# Testando WebSockets

Você pode usar o mesmo `TestClient` para testar WebSockets.

Para isso, você utiliza o `TestClient` dentro de uma instrução `with`, conectando com o WebSocket:

{* ../../docs_src/app_testing/tutorial002.py hl[27:31] *}

/// note | Nota

Para mais detalhes, confira a documentação do Starlette para <a href="https://www.starlette.io/testclient/#testing-websocket-sessions" class="external-link" target="_blank">testar WebSockets</a>.

            "input": "plumbus"
        }
    ]
}
```

## Resumo

Você pode utilizar **modelos Pydantic** para declarar **parâmetros de consulta** no **FastAPI**. 😎

/// tip | Dica

Alerta de spoiler: você também pode utilizar modelos Pydantic para declarar cookies e cabeçalhos, mas você irá ler sobre isso mais a frente no tutorial. 🤫

**FastAPI** proporciona los mismos `starlette.responses` como `fastapi.responses` solo como una conveniencia para ti, el desarrollador. Pero la mayoría de los responses disponibles vienen directamente de Starlette.

Y como el `Response` se puede usar frecuentemente para establecer headers y cookies, **FastAPI** también lo proporciona en `fastapi.Response`.

///

	// Test 4: key = disk index, value = part name with hash mismatch
	erasureDisks = s.getDisks()
	diskFailures := make(map[int]string)
	diskFailures[0] = "part.1"
	diskFailures[3] = "part.1"
	diskFailures[15] = "part.1"

	for diskIndex, partName := range diskFailures {
		for i := range partsMetadata[diskIndex].Parts {
			if fmt.Sprintf("part.%d", i+1) == partName {

// if part > 0, and we have the checksum for the part that will be returned.
// Returns whether the checksum (main part 0) is a multipart checksum.
func (o *ObjectInfo) decryptChecksums(part int, h http.Header) (cs map[string]string, isMP bool) {
	data := o.Checksum
	if len(data) == 0 {
		return nil, false
	}
	if part > 0 && !crypto.SSEC.IsEncrypted(o.UserDefined) {

En estos casos, puedes usar `root_path` para configurar tu aplicación.

El `root_path` es un mecanismo proporcionado por la especificación ASGI (en la que está construido FastAPI, a través de Starlette).

El `root_path` se usa para manejar estos casos específicos.

Y también se usa internamente al montar subaplicaciones.