```

=== "Python 3.8+"

    ```Python hl_lines="22"
    {!> ../../../docs_src/body_multiple_params/tutorial002.py!}
    ```

Neste caso, o **FastAPI** perceberá que existe mais de um parâmetro de corpo na função (dois parâmetros que são modelos Pydantic).

Então, ele usará o nome dos parâmetros como chaves (nome dos campos) no corpo, e espera um corpo como:

```JSON
{
    "item": {

l'"asynchronisme" car l'ordinateur / le programme n'a pas besoin d'être "synchronisé" avec la tâche, attendant le moment exact où cette dernière se terminera en ne faisant rien, pour être capable de récupérer le résultat de la tâche et l'utiliser dans la suite des opérations.

À la place, en étant "asynchrone", une fois terminée, une tâche peut légèrement attendre (quelques microsecondes) que l'ordinateur / le programme finisse ce qu'il était en train de faire, et revienne récupérer le résultat....

* Viele PRs haben keine Tests. Sie können den Autor daran **erinnern**, Tests hinzuzufügen, oder Sie können sogar selbst einige Tests **vorschlagen**. Das ist eines der Dinge, die die meiste Zeit in Anspruch nehmen, und dabei können Sie viel helfen.

* Kommentieren Sie auch hier anschließend, was Sie versucht haben, sodass ich weiß, dass Sie es überprüft haben. 🤓

## Einen Pull Request erstellen

* Que os exemplos da documentação possam ser rodadas do jeito que estão apresentadas.
* A maior parte dos recursos é coberta pela documentação, garantida por cobertura de testes.

Durante o desenvolvimento local, existe um _script_ que constrói o site e procura por quaisquer mudanças, carregando na hora:

<div class="termy">

```console
$ python ./scripts/docs.py live

Pode ser que você precise comunicar ao cliente que:

* O cliente não tem direitos para realizar aquela operação.
* O cliente não tem acesso aquele recurso.
* O item que o cliente está tentando acessar não existe.
* etc.


Nesses casos, você normalmente retornaria um **HTTP status code** próximo ao status code na faixa do status code **400** (do 400 ao 499).

* Intégration Python facile avec **Jupyter Kernels** pour le développement à distance ou intra-Docker avec des extensions comme Atom Hydrogen ou Visual Studio Code Jupyter.
* Frontend **Vue** :

    * Vários desses fluxos são apropriados para construir um provedor de autenticação OAuth2 (como Google, Facebook, Twitter, GitHub, etc):
        * `implicit`
        * `clientCredentials`
        * `authorizationCode`
    * Mas existe um “fluxo” específico que pode ser perfeitamente usado para resolver autenticação diretamente na mesma aplicação:
        * `password`: alguns dos próximos capítulos tratarão disso.

* Por padrão, isso significa que você só pode ter um certificado HTTPS por endereço IP.
    * Não importa o tamanho do seu servidor ou quão pequeno cada aplicativo que você tem nele possa ser.
    * No entanto, existe uma solução para isso.

## Alternativen

Ich habe seit mehreren Jahren APIs mit komplexen Anforderungen (maschinelles Lernen, verteilte Systeme, asynchrone Jobs, NoSQL-Datenbanken, usw.) erstellt und leitete mehrere Entwicklerteams.

Dabei musste ich viele Alternativen untersuchen, testen und nutzen.

Die Geschichte von **FastAPI** ist zu einem großen Teil die Geschichte seiner Vorgänger.

E existe um <a href="https://hub.docker.com/" class="external-link" target="_blank">Docker Hub</a> público com **imagens de contêiner oficiais** pré-prontas para diversas ferramentas, ambientes, bancos de dados e aplicações.

Por exemplo, há uma <a href="https://hub.docker.com/_/python" class="external-link" target="_blank">Imagem Python</a> oficial.