## Usando a função `jsonable_encoder` { #using-the-jsonable-encoder }

Vamos imaginar que você tenha um banco de dados `fake_db` que recebe apenas dados compatíveis com JSON.

Por exemplo, ele não recebe objetos `datetime`, pois estes objetos não são compatíveis com JSON.

Então, um objeto `datetime` teria que ser convertido em um `str` contendo os dados no <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601" class="external-link" target="_blank">formato ISO</a>.

FastAPI é open source e baseado em padrões. Você pode implantar aplicações FastAPI em qualquer provedor de nuvem que escolher.

Siga os tutoriais do seu provedor de nuvem para implantar aplicações FastAPI com esse provedor. 🤓

## Implantar no seu próprio servidor { #deploy-your-own-server }

Así que tendrás que asegurarte de que tus datos son del tipo correcto. Por ejemplo, que sea compatible con JSON, si estás devolviendo un `JSONResponse`.

Y también que no estés enviando ningún dato que debería haber sido filtrado por un `response_model`.

///

### Más información { #more-info }

/// note | Detalles Técnicos

suyo
suya
suyos
suyas
nuestro
nuestra
nuestros
nuestras
vuestro
vuestra
vuestros
vuestras
esos
esas
estoy
estás
está
estamos
estáis
están
esté
estés
estemos
estéis
estén
estaré
estarás
estará
estaremos
estaréis
estarán
estaría
estarías
estaríamos
estaríais
estarían
estaba
estabas
estábamos
estabais

Você pode usar essas ferramentas e ideias se estiver configurando **seu próprio sistema de implantação** enquanto cuida dos outros conceitos de implantação.

Note que nós estamos utilizando async/await com o novo `AsyncClient` - a requisição é assíncrona.

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/// warning | Atenção

Se a sua aplicação depende de eventos de lifespan, o `AsyncClient` não acionará estes eventos. Para garantir que eles são acionados, utilize o `LifespanManager` do <a href="https://github.com/florimondmanca/asgi-lifespan#usage" class="external-link" target="_blank">florimondmanca/asgi-lifespan</a>.

///

Então, mesmo com o código acima que não usa Pydantic explicitamente, o FastAPI está usando Pydantic para converter essas dataclasses padrão para a versão do Pydantic.

E claro, ele suporta o mesmo:

* validação de dados
* serialização de dados
* documentação de dados, etc.

Você pode usar esse _template_ para começar, já que ele inclui várias configurações iniciais, segurança, banco de dados, e alguns _endpoints_ de API já feitos para você.

## Origem { #origin }

Uma origem é a combinação de protocolo (`http`, `https`), domínio (`myapp.com`, `localhost`, `localhost.tiangolo.com`), e porta (`80`, `443`, `8080`).

Então, todos estes são origens diferentes:

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

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

Então, a seção:

```Python
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)
```

vai executar.

---

Isso não acontecerá se você importar esse módulo (arquivo).

Então, se você tiver outro arquivo `importer.py` com:

```Python
from myapp import app

# Mais um pouco de código
```