<font color="#4E9A06">INFO</font>:     Application startup complete.
</pre>
```

</div>

Es **ALTAMENTE recomendable** que escribas o copies el código, lo edites y lo ejecutes localmente.

Usarlo en tu editor es lo que realmente te muestra los beneficios de FastAPI, al ver cuán poco código tienes que escribir, todos los chequeos de tipos, autocompletado, etc.

---

## Instalar FastAPI

Ela é importada/incluída diretamente no FastAPI para que você possa importá-la do `fastapi` e evitar a importação acidental da alternativa `BackgroundTask` (sem o `s` no final) de `starlette.background`.

Usando apenas `BackgroundTasks` (e não `BackgroundTask`), é então possível usá-la como um parâmetro de _função de operação de caminho_ e deixar o **FastAPI** cuidar do resto para você, assim como ao usar o objeto `Request` diretamente.

<div class="termy">

```console
$ python main.py

Hello World
```

</div>

## Configure seu editor

Você provavelmente usaria um editor. Certifique-se de configurá-lo para usar o mesmo ambiente virtual que você criou (ele provavelmente o detectará automaticamente) para que você possa obter erros de preenchimento automático e em linha.

```Python
commons = Depends(CommonQueryParams)
```

////

...as in:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial003_an_py310.py hl[19] *}

But declaring the type is encouraged as that way your editor will know what will be passed as the parameter `commons`, and then it can help you with code completion, type checks, etc:

<img src="/img/tutorial/dependencies/image02.png">

## Shortcut { #shortcut }

E ele gera _schemas_ OpenAPI.

É assim como funciona no Flask, Starlette, Responder etc.

Mas então, nós temos novamente o problema de ter uma micro-sintaxe, dentro de uma string Python (um grande YAML).

O editor não poderá ajudar muito com isso. E se nós modificarmos os parâmetros dos _schemas_ do Marshmallow e esquecer de modificar também aquela _docstring_ YAML, o _schema_ gerado pode ficar obsoleto.

/// info

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

Y también se utilizarán en la documentación API dentro de cada *path operation* que los necesite:

<img src="/img/tutorial/body/image02.png">

## Soporte del editor

En tu editor, dentro de tu función, obtendrás anotaciones de tipos y autocompletado en todas partes (esto no sucedería si recibieras un `dict` en lugar de un modelo de Pydantic):

<img src="/img/tutorial/body/image03.png">

    var editor: DiskLruCache.Editor? = null
    try {
      editor = snapshot.edit() ?: return // edit() returns null if snapshot is not current.
      entry.writeTo(editor)
      editor.commit()
    } catch (_: IOException) {
      abortQuietly(editor)
    }
  }

  private fun abortQuietly(editor: DiskLruCache.Editor?) {
    // Give up because the cache cannot be written.

images: list[Image]
```

so wie in:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial008_py39.py hl[13] *}

## Editor-Unterstützung überall

Und Sie erhalten Editor-Unterstützung überall.

Selbst für Dinge in Listen:

<img src="/img/tutorial/body-nested-models/image01.png">

Sie würden diese Editor-Unterstützung nicht erhalten, wenn Sie direkt mit `dict`, statt mit Pydantic-Modellen arbeiten würden.

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

Und werden auch verwendet in der API-Dokumentation innerhalb jeder *Pfadoperation*, welche sie braucht:

<img src="/img/tutorial/body/image02.png">

## Editor Unterstützung

In Ihrem Editor, innerhalb Ihrer Funktion, erhalten Sie Typhinweise und Code-Vervollständigung überall (was nicht der Fall wäre, wenn Sie ein `dict` anstelle eines Pydantic Modells erhalten hätten):

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

And will also be used in the API docs inside each *path operation* that needs them:

<img src="/img/tutorial/body/image02.png">

## Editor support { #editor-support }

In your editor, inside your function you will get type hints and completion everywhere (this wouldn't happen if you received a `dict` instead of a Pydantic model):

<img src="/img/tutorial/body/image03.png">