```hl_lines="4"
INFO:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
```

Essa linha mostra a URL onde a sua aplicação está sendo servida, na sua máquina local.

### Confira { #check-it }

Abra o seu navegador em <a href="http://127.0.0.1:8000" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000</a>.

Você verá essa resposta em JSON:

```JSON
{"message": "Hello World"}
```

/// tip | Dica

Primeiro tente com o `bump-pydantic`; se seus testes passarem e isso funcionar, então você concluiu tudo com um único comando. ✨

///

Se o `bump-pydantic` não funcionar para o seu caso, você pode usar o suporte a modelos Pydantic v1 e v2 na mesma aplicação para fazer a migração para o Pydantic v2 gradualmente.

```

</div>

É **ALTAMENTE recomendado** que você escreva ou copie o código, edite-o e rode-o localmente.

Usá-lo em seu editor é o que realmente te mostra os benefícios do FastAPI, ver quão pouco código você tem que escrever, todas as conferências de tipo, preenchimento automático, etc.

---

## Instale o FastAPI { #install-fastapi }

/// info | Informação

Observe que o `TestClient` recebe dados que podem ser convertidos para JSON, não para modelos Pydantic.

Se você tiver um modelo Pydantic em seu teste e quiser enviar seus dados para o aplicativo durante o teste, poderá usar o `jsonable_encoder` descrito em [Codificador compatível com JSON](encoder.md){.internal-link target=_blank}.

///

## Execute-o { #run-it }

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

///

## Sub Aplicações { #sub-applications }

Então, você pode adicionar dados extras para o esquema gerado automaticamente.

Por exemplo, você poderia optar por ler e validar a requisição com seu próprio código, sem utilizar funcionalidades automatizadas do FastAPI com o Pydantic, mas você ainda pode quere definir a requisição no esquema OpenAPI.

Você pode fazer isso com `openapi_extra`:

```Python
commons = Depends(CommonQueryParams)
```

////

...como em:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial003_an_py310.py hl[19] *}

Mas declarar o tipo é encorajado por que é a forma que o seu editor de texto sabe o que será passado como valor do parâmetro `commons`, e assim ele pode ajudar com preenchimento automático, verificações de tipo, etc:

<img src="/img/tutorial/dependencies/image02.png">

///

Antes do OpenAPI 3.1.0, o OpenAPI usava uma versão mais antiga e modificada do **JSON Schema**.

O JSON Schema não tinha `examples`, então o OpenAPI adicionou seu próprio campo `example` à sua versão modificada.

O OpenAPI também adicionou os campos `example` e `examples` a outras partes da especificação:

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

E o `dict` que você recebe como `weights` terá, na verdade, chaves `int` e valores` float`.

///

## Recapitulação { #recap }

Com **FastAPI** você tem a flexibilidade máxima fornecida pelos modelos Pydantic, enquanto seu código é mantido simples, curto e elegante.

Mas com todos os benefícios:

* Suporte do editor (preenchimento automático em todo canto!)
* Conversão de dados (parsing/serialização)
* Validação de dados