```Python
contents = myfile.file.read()
```

/// note | Detalhes Técnicos do `async`

Quando você usa os métodos `async`, o **FastAPI** executa os métodos de arquivo em um threadpool e aguarda por eles.

///

/// note | "Detalhes Técnicos do Starlette"

///

Uma variável de ambiente (também conhecida como "**env var**") é uma variável que existe **fora** do código Python, no **sistema operacional**, e pode ser lida pelo seu código Python (ou por outros programas também).

Variáveis de ambiente podem ser úteis para lidar com **configurações** do aplicativo, como parte da **instalação** do Python, etc.

## Criar e Usar Variáveis de Ambiente

E também na documentação sobre <a href="https://strawberry.rocks/docs/integrations/fastapi" class="external-link" target="_blank">Strawberry com FastAPI</a>.

## Antigo `GraphQLApp` do Starlette

* `swagger_js_url`: a URL onde a página HTML para a sua documentação do Swagger UI pode obter o arquivo **JavaScript**. Este é o URL do CDN personalizado.
* `swagger_css_url`: a URL onde a página HTML para a sua documentação do Swagger UI pode obter o arquivo **CSS**. Este é o URL do CDN personalizado.

E de forma semelhante para o ReDoc...

```Python hl_lines="2-6  11-19  22-24  27-33"

### O Problema

Então, qual é o problema em instalar pacotes no ambiente global do Python?

Em algum momento, você provavelmente acabará escrevendo muitos programas diferentes que dependem de **pacotes diferentes**. E alguns desses projetos em que você trabalha dependerão de **versões diferentes** do mesmo pacote. 😱

Por padrão, o **FastAPI** retornará as respostas utilizando o `JSONResponse`, adicionando o conteúdo do retorno da sua *operação de caminho* dentro do `JSONResponse`.

Ele usará o código de status padrão ou o que você definir na sua *operação de caminho*.

## Códigos de status adicionais

```

</div>

/// info

Na v1 do Pydantic ele estava incluído no pacote principal. Agora ele está distribuido como um pacote independente para que você possa optar por instalar ou não caso você não precise dessa funcionalidade.

///

### Criando o objeto `Settings`

Importe a classe `BaseSettings` do Pydantic e crie uma nova subclasse, de forma parecida com um modelo do Pydantic.

*
Recebe um conjunto de argumentos do construtor diferente dos outros tipos de resposta:

* `path` - O caminho do arquivo que será transmitido
* `headers` - quaisquer cabeçalhos que serão incluídos, como um dicionário.
* `media_type` - Uma string com o media type. Se não for definida, o media type é inferido a partir do nome ou caminho do arquivo.

Como `item.model_dump(exclude_unset=True)`.

/// info | Informação

No Pydantic v1, o método que era chamado `.dict()` e foi depreciado (mas ainda suportado) no Pydantic v2. Agora, deve-se usar o método `.model_dump()`.

Os exemplos aqui usam `.dict()` para compatibilidade com o Pydantic v1, mas você deve usar `.model_dump()` a partir do Pydantic v2.

///

      description: Which existing classes or methods do you want to improve?
      placeholder: e.g., `com.google.common.collect.ImmutableList::of`
      render: java
    validations:
      required: true

  - type: textarea
    attributes:
      label: How do you want it to be improved?
    validations:
      required: true

  - type: textarea
    attributes:
      label: Why do we need it to be improved?
    validations: