Assim podendo tentar ajudar a resolver essas questões.

## Faça perguntas

É possível <a href="https://github.com/fastapi/fastapi/issues/new/choose" class="external-link" target="_blank">criar uma nova pergunta</a> no repositório do GitHub, por exemplo:

* Faça uma **pergunta** ou pergunte sobre um **problema**.
* Sugira novos **recursos**.

```

No seu cliente você vai obter uma resposta JSON como:

```JSON
{
  "model_name": "alexnet",
  "message": "Deep Learning FTW!"
}
```

## Parâmetros de rota que contém caminhos

Digamos que você tenha uma *operação de rota* com uma rota `/files/{file_path}`.

Mas você precisa que o próprio `file_path` contenha uma *rota*, como `home/johndoe/myfile.txt`.

/// note | "Detalhes técnicos"

Na realidade, `Query`, `Path` e outros que você verá em seguida, criam objetos de subclasses de uma classe `Param` comum, que é ela mesma uma subclasse da classe `FieldInfo` do Pydantic.

E `Field` do Pydantic retorna uma instância de `FieldInfo` também.

`Body` também retorna objetos de uma subclasse de `FieldInfo` diretamente. E tem outras que você verá mais tarde que são subclasses da classe `Body`.

Para adicionar um resumo e uma descrição às suas *rotas* e exibi-los na UI da documentação, leia a seção [Tutorial - Path Operation Configurations - Summary and Description](../tutorial/path-operation-configuration.md#summary-and-description){.internal-link target=_blank}.

## Documentação das Descrições de Resposta - OpenAPI

///

/// check

OpenAPI especifica que cada *operação de rota* requer uma descrição de resposta.

Então, se você não fornecer uma, o **FastAPI** irá gerar automaticamente uma de "Resposta bem-sucedida".

///

<img src="/img/tutorial/path-operation-configuration/image03.png">

## Depreciar uma *operação de rota*

        self.name = name


fluffy = Cat(name="Mr Fluffy")
```

Nesse caso,  `fluffy` é uma instância da classe `Cat`.

E para criar `fluffy`, você está "chamando" `Cat`.

Então, uma classe Python também é "chamável".

Então, no **FastAPI**, você pode utilizar uma classe Python como uma dependência.

-   type: input id: Compiler attributes: label: GCC/Compiler version
    description: if compiling from source placeholder: validations: required:
    false

-   type: input id: Cuda attributes: label: CUDA/cuDNN version description:
    placeholder: validations: required: false

-   type: input id: Gpu attributes: label: GPU model and memory description: if

```Python hl_lines="10"
{!../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial003.py!}
```

## Adicionando expressões regulares

Você pode definir uma <abbr title="Uma expressão regular, regex ou regexp é uma sequência de caracteres que define um parâmetro de busca para textos.">expressão regular</abbr> que combine com um padrão esperado pelo parâmetro:

```Python hl_lines="11"

WIP ML Build Docker container for ML repositories (Tensorflow, JAX and XLA).

This container branches off from
/tensorflow/tools/tf_sig_build_dockerfiles/. However, since
hermetic CUDA and hermetic Python is now available for Tensorflow, a lot of the
requirements installed on the original container can be removed to reduce the
footprint of the container and make it more reusable across different ML

* Importe `StaticFiles`.
* "Monte" uma instância de `StaticFiles()` em um caminho específico.

```Python hl_lines="2  6"
{!../../docs_src/static_files/tutorial001.py!}
```

/// note | "Detalhes técnicos"

Você também pode usar `from starlette.staticfiles import StaticFiles`.