também poderia ter suas próprias sub-aplicações montadas e tudo funcionaria corretamente, porque o FastAPI lida com todos esses `root_path`s automaticamente.

Você aprenderá mais sobre o `root_path` e como usá-lo explicitamente na seção sobre [Atrás de um Proxy](behind-a-proxy.md){.internal-link target=_blank}....

isso significa que você iria usar as versões `0.45.0` ou acima, mas inferiores à `0.46.0`, por exemplo, a versão `0.45.2` ainda seria aceita.

Se você usar qualquer outra ferramenta para gerenciar suas instalações, como Poetry, Pipenv ou outras, todas elas têm uma maneira que você pode usar para definir as versões específicas dos seus pacotes.

## Versões disponíveis

* Utilisez les mêmes images, noms de fichiers et liens. Vous n'avez pas besoin de changer quoi que ce soit pour que cela fonctionne.

* Pour vérifier le code à 2 lettres de la langue que vous souhaitez traduire, vous pouvez utiliser le tableau <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_ISO_639-1_codes" class="external-link" target="_blank">Liste des codes ISO 639-1</a>.

#### Langue existante

## Futuro

Nesse ponto, já está claro que o **FastAPI** com suas ideias está sendo útil para muitas pessoas.

Ele foi escolhido sobre outras alternativas anteriores por se adequar melhor em muitos casos.

Muitos desenvolvedores e times já dependem do **FastAPI** para seus projetos (incluindo eu e meu time).

Mas ainda há muitas melhorias e funcionalidades a vir.

            * O **FastAPI** adiciona aqui a referência dos esquemas JSON globais que estão localizados em outro lugar, ao invés de incluí-lo diretamente. Deste modo, outras aplicações e clientes podem utilizar estes esquemas JSON diretamente, fornecer melhores ferramentas de geração de código, etc.

///

O retorno gerado no OpenAI para esta *operação de caminho* será:

* Técnicas mais avançadas (mas igualmente fáceis) para declaração de **modelos JSON profundamente aninhados** (graças ao Pydantic).
* Muitos recursos extras (graças ao Starlette) como:
    * **WebSockets**
    * **GraphQL**
    * testes extrememamente fáceis baseados em HTTPX e `pytest`
    * **CORS**
    * **Cookie Sessions**
    * ...e mais.

## Performance

---> 100%
```

</div>

Um processo semelhante se aplicaria a qualquer outro programa de servidor ASGI.

/// tip | "Dica"

Adicionando o `standard`, o Uvicorn instalará e usará algumas dependências extras recomendadas.

Isso inclui o `uvloop`, a substituição de alto desempenho para `asyncio`, que fornece um grande aumento de desempenho de concorrência.

Se você precisa realizar cálculos pesados ​​em segundo plano e não necessariamente precisa que seja executado pelo mesmo processo (por exemplo, você não precisa compartilhar memória, variáveis, etc), você pode se beneficiar do uso de outras ferramentas maiores, como <a href="http://www.celeryproject.org/" class="external-link" target="_blank"> Celery </a>.

Incluindo como manipular estado do lifespan que pode ser usado em outras áreas do seu código.

///

## Sub Aplicações

// Entre no diretório do projeto
$ cd awesome-project
```

</div>

## Crie um ambiente virtual

Ao começar a trabalhar em um projeto Python **pela primeira vez**, crie um ambiente virtual **<abbr title="existem outras opções, esta é uma diretriz simples">dentro do seu projeto</abbr>**.

/// tip | "Dica"

Você só precisa fazer isso **uma vez por projeto**, não toda vez que trabalhar.

///

//// tab | `venv`