```Python hl_lines="6-7"
{!../../docs_src/path_params/tutorial001.py!}
```

O valor do parâmetro que foi passado à `item_id` será passado para a sua função como o argumento `item_id`.

Então, se você rodar este exemplo e for até <a href="http://127.0.0.1:8000/items/foo" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/items/foo</a>, você verá a seguinte resposta:

```JSON
{"item_id":"foo"}
```

## Parâmetros da rota com tipos

participant tasks as Tarefas de Background

    Note over client,operation: pode lançar exceções, incluindo HTTPException
    client ->> dep: Iniciar requisição
    Note over dep: Executar código até o yield
    opt lançar Exceção
        dep -->> handler: lançar Exceção
        handler -->> client: resposta de erro HTTP
    end
    dep ->> operation: Executar dependência, e.g. sessão de BD
    opt raise

          "type":       "stop",

          "type":       "stop",

Essa combinação de Flask, Flask-apispec com Marshmallow e Webargs foi meu _backend stack_ favorito até construir o **FastAPI**.

Usando essa combinação levou a criação de vários geradores Flask _full-stack_. Há muitas _stacks_ que eu (e vários times externos) estou utilizando até agora:

* <a href="https://github.com/tiangolo/full-stack" class="external-link" target="_blank">https://github.com/tiangolo/full-stack</a>

}

// SlowDown  too many file descriptors open or backend busy .
type SlowDown struct{}

func (e SlowDown) Error() string {
	return "Please reduce your request rate"
}

// RQErrType reason for read quorum error.
type RQErrType int

const (
	// RQInsufficientOnlineDrives - not enough online drives.
	RQInsufficientOnlineDrives RQErrType = 1 << iota

Uvicorn executando seu aplicativo FastAPI). Todos seriam **contêineres idênticos**, executando a mesma coisa, mas cada um com seu próprio processo, memória, etc. Dessa forma, você aproveitaria a **paralelização** em **núcleos diferentes** da CPU, ou até mesmo em **máquinas diferentes**.

E o sistema de contêiner com o **balanceador de carga** iria **distribuir as solicitações** para cada um dos contêineres com seu aplicativo **em turnos**. Portanto, cada solicitação poderia ser tratada por...

* Suporte ao Editor, incluindo:
    * Completação.
    * Verificação de tipos.
* Validação de dados:
    * Erros automáticos e claros quando o dado é inválido.
    * Validação até para objetos JSON profundamente aninhados.
* <abbr title="também conhecido como: serialization, parsing, marshalling">Conversão</abbr> de dados de entrada: vindo da rede para dados e tipos Python. Consegue ler:
    * JSON.

E como a maior parte de sua lógica agora viverá em seu próprio módulo específico, o arquivo principal será bem simples.

### Importar `FastAPI`

Você importa e cria uma classe `FastAPI` normalmente.

E podemos até declarar [dependências globais](dependencies/global-dependencies.md){.internal-link target=_blank} que serão combinadas com as dependências para cada `APIRouter`:

```Python hl_lines="1  3  7" title="app/main.py"

pkg net/mail, func ReadMessage(io.Reader) (*Message, error)
pkg net/mail, method (*Address) String() string
pkg net/mail, method (Header) AddressList(string) ([]*Address, error)
pkg net/mail, method (Header) Date() (time.Time, error)
pkg net/mail, method (Header) Get(string) string
pkg net/mail, type Address struct
pkg net/mail, type Address struct, Address string
pkg net/mail, type Address struct, Name string