```

</div>

## Implantar { #deploy }

Agora, implante sua aplicação, com **um único comando**:

<div class="termy">

```console
$ fastapi deploy

Deploying to FastAPI Cloud...

✅ Deployment successful!

🐔 Ready the chicken! Your app is ready at https://myapp.fastapicloud.dev
```

</div>

É isso! Agora você pode acessar sua aplicação nesse URL. ✨

## Sobre o FastAPI Cloud { #about-fastapi-cloud }

///

Sempre que uma nova requisição for realizada, o **FastAPI** se encarrega de:

* Chamar sua dependência ("injetável") com os parâmetros corretos.
* Obter o resultado da função.
* Atribuir esse resultado para o parâmetro em sua *função de operação de rota*.

```mermaid
graph TB

common_parameters(["common_parameters"])
read_items["/items/"]
read_users["/users/"]

Se você abrir os documentos criados automaticamente para a API, sua extensão aparecerá no final da *operação de rota* específica.

<img src="/img/tutorial/path-operation-advanced-configuration/image01.png">

E se você olhar o esquema OpenAPI resultante (na rota `/openapi.json` da sua API), você verá que a sua extensão também faz parte da *operação de rota* específica:

```JSON hl_lines="22"
{

    "price": 42.0,
    "tax": 3.2
}
```

## Recapitulando { #recap }

Você pode adicionar múltiplos parâmetros de corpo para sua *função de operação de rota*, mesmo que a requisição possa ter somente um único corpo.

E o **FastAPI** vai manipulá-los, mandar para você os dados corretos na sua função, e validar e documentar o schema correto na *operação de rota*.

# Corpo da requisição { #request-body }

Quando você precisa enviar dados de um cliente (como de um navegador) para sua API, você os envia como um **corpo da requisição**.

O corpo da **requisição** é a informação enviada pelo cliente para sua API. O corpo da **resposta** é a informação que sua API envia para o cliente.

{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py39.py hl[6:9] *}

## Adicione a tarefa em segundo plano { #add-the-background-task }

Dentro da sua *função de operação de rota*, passe sua função de tarefa para o objeto de *tarefas em segundo plano* com o método `.add_task()`:

{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py39.py hl[14] *}

O `.add_task()` recebe como argumentos:

# Depuração { #debugging }

Você pode conectar o depurador no seu editor, por exemplo, com o Visual Studio Code ou PyCharm.

## Chamar `uvicorn` { #call-uvicorn }

Em sua aplicação FastAPI, importe e execute `uvicorn` diretamente:

{* ../../docs_src/debugging/tutorial001_py39.py hl[1,15] *}

### Sobre `__name__ == "__main__"` { #about-name-main }

**FastAPI CLI** é um programa de linha de comando que você pode usar para servir sua aplicação FastAPI, gerenciar seu projeto FastAPI e muito mais.

Quando você instala o FastAPI (por exemplo, com `pip install "fastapi[standard]"`), isso inclui um pacote chamado `fastapi-cli`; esse pacote disponibiliza o comando `fastapi` no terminal.

Para executar sua aplicação FastAPI durante o desenvolvimento, você pode usar o comando `fastapi dev`:

## Usar `CORSMiddleware` { #use-corsmiddleware }

Você pode configurá-lo em sua aplicação **FastAPI** usando o `CORSMiddleware`.

* Importe `CORSMiddleware`.
* Crie uma lista de origens permitidas (como strings).
* Adicione-a como um "middleware" à sua aplicação **FastAPI**.

Você também pode especificar se o seu backend permite:

* Credenciais (Cabeçalhos de autorização, Cookies, etc).

    * Se você quer fazer comparações com o Uvicorn, compare com Daphne, Hypercorn, uWSGI, etc. Servidores de Aplicação.
* **Starlette**: