# Testando { #testing }

Graças ao [Starlette](https://www.starlette.dev/testclient/), testar aplicações **FastAPI** é fácil e agradável.

Ele é baseado no [HTTPX](https://www.python-httpx.org), que por sua vez é projetado com base em Requests, por isso é muito familiar e intuitivo.

Com ele, você pode usar o [pytest](https://docs.pytest.org/) diretamente com **FastAPI**.

## Usando `TestClient` { #using-testclient }

/// info | Informação

Primeiro, considere se você pode usar [Arquivos na request](../tutorial/request-files.md) para fazer upload de dados binários e [Response personalizada - FileResponse](./custom-response.md#fileresponse--fileresponse-) para enviar dados binários, em vez de codificá-los em JSON.

JSON só pode conter strings codificadas em UTF-8, portanto não pode conter bytes puros.

      "input": "foo"
    }
  ]
}
```

porque o parâmetro de path `item_id` tinha o valor `"foo"`, que não é um `int`.

O mesmo erro apareceria se você fornecesse um `float` em vez de um `int`, como em: [http://127.0.0.1:8000/items/4.2](http://127.0.0.1:8000/items/4.2)

/// check | Verifique
Então, com a mesma declaração de tipo do Python, o **FastAPI** fornece validação de dados.

/// tip | Dica

Se você precisa de GraphQL, eu ainda recomendaria que você desse uma olhada no [Strawberry](https://strawberry.rocks/), pois ele é baseado em anotações de tipo em vez de classes e tipos personalizados.

///

## Saiba Mais { #learn-more }

Você pode aprender mais sobre **GraphQL** na [documentação oficial do GraphQL](https://graphql.org/).

Docker e ferramentas similares também usam um **cache interno** ao construir a imagem, se um arquivo não mudou desde a última vez que a imagem do contêiner foi construída, então ele irá **reutilizar a mesma camada** criada na última vez, ao invés de copiar o arquivo novamente e criar uma nova camada do zero.

También existe la posibilidad de que, por alguna razón, tengas un **pico** de uso de tu API. Tal vez se volvió viral, o tal vez otros servicios o bots comienzan a usarla. Y podrías querer tener recursos extra para estar a salvo en esos casos.

    Novamente, você pode combinar `dataclasses` com anotações de tipo padrão.

8. Note que esta *função de operação de rota* usa `def` regular em vez de `async def`.

    Como sempre, no FastAPI você pode combinar `def` e `async def` conforme necessário.

Ao usar um `response_model` ou tipo de retorno, o FastAPI não usará o `jsonable_encoder` para converter os dados (o que seria mais lento) nem a classe `JSONResponse`.

Em vez disso, ele pega os bytes JSON gerados com o Pydantic usando o modelo de resposta (ou tipo de retorno) e retorna uma `Response` com o media type correto para JSON diretamente (`application/json`).

## Notas { #notes }

própria tarefa em segundo plano, e usar internamente apenas dados que não dependam dos recursos de dependências com `yield`.

Por exemplo, em vez de usar a mesma sessão de banco de dados, você criaria uma nova sessão de banco de dados dentro da tarefa em segundo plano, e obteria os objetos do banco de dados usando essa nova sessão. E então, em vez de passar o objeto do banco de dados como parâmetro para a função da tarefa em segundo plano, você passaria o ID desse objeto e então obteria o objeto...

Si una de tus dependencias se declara varias veces para la misma *path operation*, por ejemplo, múltiples dependencias tienen una sub-dependencia común, **FastAPI** sabrá llamar a esa sub-dependencia solo una vez por request.