* Si estás comparando Uvicorn, compáralo con Daphne, Hypercorn, uWSGI, etc. Servidores de aplicaciones.
* **Starlette**:

O primeiro estágio será usado apenas para **instalar Poetry** e para **gerar o `requirements.txt`** com as dependências do seu projeto a partir do arquivo `pyproject.toml` do Poetry.

Esse arquivo `requirements.txt` será usado com `pip` mais tarde no **próximo estágio**.

### Probado

* 100% de <abbr title="La cantidad de código que se prueba automáticamente">cobertura de tests</abbr>.
* Código completamente <abbr title="Anotaciones de tipos en Python, con esto tu editor y herramientas externas pueden ofrecerte mejor soporte">anotado con tipos</abbr>.
* Usado en aplicaciones en producción.

* Generar un `dict` sin valores por defecto del modelo de entrada (usando `exclude_unset`).
    * De esta manera puedes actualizar solo los valores realmente establecidos por el usuario, en lugar de sobrescribir valores ya almacenados con valores por defecto en tu modelo.
* Crear una copia del modelo almacenado, actualizando sus atributos con las actualizaciones parciales recibidas (usando el parámetro `update`).

# Sobre as versões do FastAPI

**FastAPI** já está sendo usado em produção em diversas aplicações e sistemas, a cobertura de testes é mantida em 100%, mas seu desenvolvimento está avançando rapidamente.

Novos recursos são adicionados com frequência, bugs são corrigidos regularmente e o código está sempre melhorando.

A maneira de descrever isso no OpenAPI é marcar esse campo como **obrigatório**, porque ele sempre estará lá.

Por causa disso, o JSON Schema para um modelo pode ser diferente dependendo se ele é usado para **entrada ou saída**:

* para **entrada**, o `description` **não será obrigatório**
* para **saída**, ele será **obrigatório** (e possivelmente `None`, ou em termos de JSON, `null`)

### Modelo para Saída na Documentação

### Testado

* 100% <abbr title="A quantidade de código que é testada automaticamente">de cobertura de testes</abbr>.
* 100% do código utiliza <abbr title="Type annotations do Python, com isso seu editor e ferramentas externas podem te dar um suporte melhor">type annotations</abbr>.
* Usado para aplicações em produção.

{* ../../docs_src/events/tutorial003.py hl[1,13] *}

Un **context manager** en Python es algo que puedes usar en una declaración `with`, por ejemplo, `open()` puede ser usado como un context manager:

```Python
with open("file.txt") as file:
    file.read()
```

En versiones recientes de Python, también hay un **async context manager**. Lo usarías con `async with`:

```Python

A `response_class` será usada apenas para documentar o OpenAPI da *operação de rota*, mas sua `Response` será usada como foi definida.

##### Retornando uma `HTMLResponse` diretamente

Por exemplo, poderia ser algo como:

{* ../../docs_src/custom_response/tutorial004.py hl[7,21,23] *}

En cambio, quieres proporcionar una dependencia diferente que se usará solo durante las pruebas (posiblemente solo algunas pruebas específicas), y que proporcionará un valor que pueda ser usado donde se usó el valor de la dependencia original.

### Casos de uso: servicio externo

Un ejemplo podría ser que tienes un proveedor de autenticación externo al que necesitas llamar.