Nesse tipo de cenário, provavelmente você desejará ter **um único processo (Uvicorn) por contêiner**, pois já estaria lidando com a replicação no nível do cluster.

Então, nesse caso, você **não** desejará ter múltiplos workers no contêiner, por exemplo com a opção de linha de comando `--workers`. Você desejará ter apenas um **único processo Uvicorn** por contêiner (mas provavelmente vários contêineres).

## Aplicação FastAPI com Tags { #fastapi-app-with-tags }

Em muitos casos, sua aplicação FastAPI será maior, e você provavelmente usará tags para separar diferentes grupos de *operações de rota*.

Por exemplo, você poderia ter uma seção para **items** e outra seção para **users**, e elas poderiam ser separadas por tags:

{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial002_py39.py hl[21,26,34] *}

Isso fará com que o FastAPI pule a geração do modelo de resposta e, dessa forma, você pode ter quaisquer anotações de tipo de retorno que precisar sem afetar seu aplicativo FastAPI. 🤓

## Parâmetros de codificação do modelo de resposta { #response-model-encoding-parameters }

Seu modelo de resposta pode ter valores padrão, como:

{* ../../docs_src/response_model/tutorial004_py310.py hl[9,11:12] *}

Você pode, claro, usar valores padrão diferentes de `None`.

Digamos que você queira declarar o parâmetro de consulta `q` com `min_length` de `3` e ter um valor padrão de `"fixedquery"`:

{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial005_an_py39.py hl[9] *}

/// note | Nota

Ter um valor padrão de qualquer tipo, incluindo `None`, torna o parâmetro opcional (não obrigatório).

///

Você também pode criar variáveis de ambiente **fora** do Python, no terminal (ou com qualquer outro método) e depois **lê-las no Python**.

Por exemplo, você poderia ter um arquivo `main.py` com:

```Python hl_lines="3"
import os

name = os.getenv("MY_NAME", "World")
print(f"Hello {name} from Python")
```

/// tip | Dica

![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.

Sem a necessidade de digitar nomes de chaves erroneamente, ir e voltar entre documentações, ou rolar pela página para descobrir se você utilizou `username` ou `user_name`.

Assim como existem uma `Query` e uma `Path` para definir dados adicionais para parâmetros de consulta e de rota, o **FastAPI** provê o equivalente para `Body`.

Por exemplo, extendendo o modelo anterior, você poder decidir por ter uma outra chave `importance` no mesmo corpo, além de `item` e `user`.

Se você declará-lo como é, porque é um valor singular, o **FastAPI** assumirá que se trata de um parâmetro de consulta.

pero
pode
pois
pola
polas
polo
polos
por
que
se
senón
ser
seu
seus
sexa
sido
sobre
súa
súas
tamén
tan
te
ten
teñen
teño
ter
teu
teus
ti
tido
tiña
tiven
túa
túas
un
unha
unhas
uns
vos
vosa
vosas
voso
vosos

Da mesma forma, você pode definir a lógica (código) que deve ser executada quando a aplicação estiver **encerrando**. Nesse caso, esse código será executado **uma vez**, **depois** de possivelmente ter tratado **várias requisições**.

///

### Pydantic v1 e v2 na mesma aplicação { #pydantic-v1-and-v2-on-the-same-app }

Não é suportado pelo Pydantic ter um modelo do Pydantic v2 com campos próprios definidos como modelos do Pydantic v1, ou vice-versa.

```mermaid
graph TB
    subgraph "❌ Not Supported"
        direction TB
        subgraph V2["Pydantic v2 Model"]