* Si estás comparando Starlette, compáralo con Sanic, Flask, Django, etc. Frameworks web (o microframeworks).
* **FastAPI**:
    * De la misma forma en que Starlette usa Uvicorn y no puede ser más rápido que él, **FastAPI** usa Starlette, por lo que no puede ser más rápido que él.

O **FastAPI** se encarrega de resolver essas dependências.

## Primeira dependência "dependable" { #first-dependency-dependable }

Você pode criar uma primeira dependência ("dependable") dessa forma:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[8:9] *}

Esse código declara um parâmetro de consulta opcional, `q`, com o tipo `str`, e então retorna esse parâmetro.

Esses headers preservam informações sobre a requisição original que, de outra forma, seriam perdidas:

* X-Forwarded-For: o endereço IP original do cliente
* X-Forwarded-Proto: o protocolo original (`https`)
* X-Forwarded-Host: o host original (`mysuperapp.com`)

Pero queremos poder parametrizar ese contenido fijo.

## Una *instance* "callable" { #a-callable-instance }

En Python hay una forma de hacer que una instance de una clase sea un "callable".

No la clase en sí (que ya es un callable), sino una instance de esa clase.

Para hacer eso, declaramos un método `__call__`:

Quando terminar de trabalhar no seu projeto, você pode **desativar** o ambiente virtual.

<div class="termy">

```console
$ deactivate
```

</div>

Dessa forma, quando você executar `python`, ele não tentará executá-lo naquele ambiente virtual com os pacotes instalados nele.

## Pronto para trabalhar { #ready-to-work }

Agora você está pronto para começar a trabalhar no seu projeto.

E eles podem tentar de novo sabendo que provavelmente é algo mais parecido com `stanleyjobsox` do que com `johndoe`.

#### Um ataque "profissional" { #a-professional-attack }

Claro, os invasores não tentariam tudo isso de forma manual, eles escreveriam um programa para fazer isso, possivelmente com milhares ou milhões de testes por segundo. E obteriam apenas uma letra a mais por vez.

O **FastAPI** sabe o que fazer em cada caso e como reutilizar o mesmo objeto, de forma que todas as tarefas em segundo plano sejam combinadas e executadas em segundo plano depois:


{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial002_an_py310.py hl[13,15,22,25] *}

* Recuperar os dados armazenados.
* Colocar esses dados em um modelo do Pydantic.
* Gerar um `dict` sem valores padrão a partir do modelo de entrada (usando `exclude_unset`).
    * Dessa forma, você pode atualizar apenas os valores definidos pelo usuário, em vez de substituir os valores já armazenados com valores padrão em seu modelo.

### Hey API { #hey-api }

Una vez que tenemos una app de FastAPI con los modelos, podemos usar Hey API para generar un cliente de TypeScript. La forma más rápida de hacerlo es con npx.

```sh
npx @hey-api/openapi-ts -i http://localhost:8000/openapi.json -o src/client
```

Esto generará un SDK de TypeScript en `./src/client`.

Poder usar funciones asíncronas en tus tests puede ser útil, por ejemplo, cuando consultas tu base de datos de forma asíncrona. Imagina que quieres probar el envío de requests a tu aplicación FastAPI y luego verificar que tu backend escribió exitosamente los datos correctos en la base de datos, mientras usas un paquete de base de datos asíncrono.