## Exécuter le code

Tous les blocs de code peuvent être copiés et utilisés directement (il s'agit en fait de fichiers Python testés).

Pour exécuter l'un de ces exemples, copiez le code dans un fichier `main.py`, et commencez `uvicorn` avec :

<div class="termy">

```console
$ uvicorn main:app --reload

```

!!! note
    Você só pode usar `await` dentro de funções criadas com `async def`.

---

Se você está usando biblioteca de terceiros que se comunica com alguma coisa (um banco de dados, uma API, sistema de arquivos etc) e não tem suporte para utilizar `await` (esse é atualmente o caso para a maioria das bibliotecas de banco de dados), então declare suas *funções de operação de rota* normalmente, com apenas `def`, como:

```Python hl_lines="2"

{!../../../docs_src/events/tutorial001.py!}
```

Nesse caso, a função de manipulação de evento `startup` irá inicializar os itens do "banco de dados" (só um `dict`) com alguns valores.

Você pode adicionar mais que uma função de manipulação de evento.

E sua aplicação não irá começar a receber requisições até que todos os manipuladores de eventos de `startup` sejam concluídos.

### Evento `shutdown`

* L'apprentissage automatique (ou **Machine Learning**) : cela nécessite de nombreuses multiplications de matrices et vecteurs. Imaginez une énorme feuille de calcul remplie de nombres que vous multiplierez entre eux tous au même moment.

## Tests de performance et rapidité

Lorsque vous vérifiez les tests de performance, il est commun de voir plusieurs outils de différents types comparés comme équivalents.

En particulier, on voit Uvicorn, Starlette et FastAPI comparés (parmi de nombreux autres outils).

!!! check "A inspiré **FastAPI** à"
Définir des validations supplémentaires pour les types de données utilisant la valeur "par défaut" des attributs du modèle. Ceci améliore le support de l'éditeur, et n'était pas disponible dans Pydantic auparavant.

    Cela a en fait inspiré la mise à jour de certaines parties de Pydantic, afin de supporter le même style de déclaration de validation (toute cette fonctionnalité est maintenant déjà disponible dans Pydantic).

Todos los que están antes de ti están esperando 🕙 que sus hamburguesas 🍔 estén listas antes de dejar el mostrador porque cada uno de los 8 cajeros prepara la hamburguesa de inmediato antes de recibir el siguiente pedido.

Contêineres também possuem seus próprios processos (comumente um único processo), sistema de arquivos e rede **isolados** simplificando deploy, segurança, desenvolvimento, etc.

## O que é uma Imagem de Contêiner

Um **contêiner** roda a partir de uma **imagem de contêiner**.

# Parámetros de query

Cuando declaras otros parámetros de la función que no hacen parte de los parámetros de path estos se interpretan automáticamente como parámetros de "query".

```Python hl_lines="9"
{!../../../docs_src/query_params/tutorial001.py!}
```

El query es el conjunto de pares de key-value que van después del `?` en la URL, separados por caracteres `&`.

Por ejemplo, en la URL:

```
http://127.0.0.1:8000/items/?skip=0&limit=10
```

    * JSON.
    * Path parameters.
    * Query parameters.
    * Cookies.
    * Headers.
    * Formularios.
    * Archivos.
* <abbr title="en inglés: serialization, parsing, marshalling">Conversión</abbr> de datos de output: convirtiendo de datos y tipos de Python a datos para la red (como JSON):