Por padrão, teremos o **recarregamento automático** ativo, então o programa irá recarregar o servidor automaticamente toda vez que você fizer mudanças no seu código. Isso usa muitos recursos e pode ser menos estável. Você deve apenas usá-lo em modo de desenvolvimento.

O servidor de desenvolvimento escutará no endereço de IP `127.0.0.1` por padrão, este é o IP que sua máquina usa para se comunicar com ela mesma (`localhost`).

Ela apenas retorna uma resposta JSON com o resultado do método `.openapi()` da aplicação.

Por padrão, o que o método `.openapi()` faz é verificar se a propriedade `.openapi_schema` tem conteúdo e retorná-lo.

Se não tiver, ele gera o conteúdo usando a função utilitária em `fastapi.openapi.utils.get_openapi`.

E essa função `get_openapi()` recebe como parâmetros:

* `title`: O título do OpenAPI, exibido na documentação.

Então, todos estes são origens diferentes:

* `http://localhost`
* `https://localhost`
* `http://localhost:8080`

Mesmo se todos estiverem em `localhost`, eles usam diferentes protocolos e portas, portanto, são "origens" diferentes.

## Passos

Você também pode combinar `dataclasses` com outras anotações de tipo para criar estruturas de dados aninhadas.

Em alguns casos, você ainda pode ter que usar a versão do Pydantic das `dataclasses`. Por exemplo, se você tiver erros com a documentação da API gerada automaticamente.

Nesse caso, você pode simplesmente trocar as `dataclasses` padrão por `pydantic.dataclasses`, que é um substituto direto:

## Recursos do Starlette

**FastAPI** é totalmente compatível com (e baseado no) <a href="https://www.starlette.io/" class="external-link" target="_blank"><strong>Starlette</strong></a>. Então, qualquer código adicional Starlette que você tiver, também funcionará.

`FastAPI` é na verdade uma sub-classe do `Starlette`. Então, se você já conhece ou usa Starlette, a maioria das funcionalidades se comportará da mesma forma.

## Validations numériques : supérieur ou égal

Avec `Query` et `Path` (et d'autres que vous verrez plus tard) vous pouvez déclarer des contraintes numériques.

Ici, avec `ge=1`, `item_id` devra être un nombre entier "`g`reater than or `e`qual" à `1`.

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial004_an_py39.py hl[10] *}

## Validations numériques : supérieur ou égal et inférieur ou égal

Cela définit les métadonnées sur la réponse principale d'une *opération de chemin*.

Vous pouvez également déclarer des réponses supplémentaires avec leurs modèles, codes de statut, etc.

Il y a un chapitre entier ici dans la documentation à ce sujet, vous pouvez le lire sur [Réponses supplémentaires dans OpenAPI](additional-responses.md){.internal-link target=_blank}.

## OpenAPI supplémentaire

<img src="/img/tutorial/body/image03.png">

Et vous obtenez aussi de la vérification d'erreur pour les opérations incorrectes de types :

<img src="/img/tutorial/body/image04.png">

Ce n'est pas un hasard, ce framework entier a été bâti avec ce design comme objectif.

Et cela a été rigoureusement testé durant la phase de design, avant toute implémentation, pour s'assurer que cela fonctionnerait avec tous les éditeurs.

Os conteúdos que você retorna em sua *função de operador de rota* serão colocados dentro dessa `Response`.

/// info | "Informação"

Observe que o `TestClient` recebe dados que podem ser convertidos para JSON, não para modelos Pydantic.

Se você tiver um modelo Pydantic em seu teste e quiser enviar seus dados para o aplicativo durante o teste, poderá usar o `jsonable_encoder` descrito em [Codificador compatível com JSON](encoder.md){.internal-link target=_blank}.

///