#### Operação

"Operação" aqui se refere a um dos "métodos" HTTP.

Um dos:

* `POST`
* `GET`
* `PUT`
* `DELETE`

...e os mais exóticos:

* `OPTIONS`
* `HEAD`
* `PATCH`
* `TRACE`

No protocolo HTTP, você pode se comunicar com cada rota usando um (ou mais) desses "métodos".

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Sehen wir uns an, wie Sie eine benutzerdefinierte `Request`-Unterklasse verwenden, um gzip-Requests zu dekomprimieren.

Und eine `APIRoute`-Unterklasse zur Verwendung dieser benutzerdefinierten Requestklasse.

### Eine benutzerdefinierte `GzipRequest`-Klasse erstellen

!!! tip "Tipp"

```Dockerfile
FROM tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi:python3.7

COPY ./app /app/app
```

#### Raspberry Pi e outras arquiteturas

Se você estiver rodando Docker em um Raspberry Pi (que possui um processador ARM) ou qualquer outra arquitetura, você pode criar um `Dockerfile` do zero, baseado em uma imagem base Python (que é multi-arquitetural) e utilizar Uvicorn sozinho.

Nesse caso, seu `Dockerfile` poderia parecer assim:

```Dockerfile

Você também pode incluir um parâmetro `min_length`:

```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:

Es wurde erstellt, um den HTML-Code im Backend zu generieren, nicht um APIs zu erstellen, die von einem modernen Frontend (wie React, Vue.js und Angular) oder von anderen Systemen (wie <abbr title="Internet of Things">IoT</abbr>-Geräten) verwendet werden, um mit ihm zu kommunizieren.

Da es sich stattdessen um ein „asynchrones“ System handelt, kann die Aufgabe nach Abschluss ein wenig (einige Mikrosekunden) in der Schlange warten, bis das System / Programm seine anderen Dinge erledigt hat und zurückkommt, um die Ergebnisse entgegenzunehmen und mit ihnen weiterzuarbeiten.

    * Em requisições e respostas será representado como um `float` de segundos totais.
    * O Pydantic também permite representá-lo como uma "codificação ISO 8601 diferença de tempo", <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/serialization/" class="external-link" target="_blank">cheque a documentação para mais informações</a>.
* `frozenset`:
    * Em requisições e respostas, será tratado da mesma forma que um `set`:

<img src="/img/tutorial/body/image04.png">

Das ist nicht zufällig so, das ganze Framework wurde um dieses Design herum aufgebaut.

Und es wurde in der Designphase gründlich getestet, vor der Implementierung, um sicherzustellen, dass es mit jedem Editor funktioniert.

Es gab sogar ein paar Änderungen an Pydantic selbst, um das zu unterstützen.

Vamos imaginar que você tem alguns **modelos de _machine learning_** que deseja usar para lidar com as requisições. 🤖

Os mesmos modelos são compartilhados entre as requisições, então não é um modelo por requisição, ou um por usuário ou algo parecido.

* Die Datei `app/routers/items.py` befindet sich in einem Package, `app/routers/`, also ist sie ein Submodul: `app.routers.items`.
* Das Gleiche gilt für `app/routers/users.py`, es ist ein weiteres Submodul: `app.routers.users`.
* Es gibt auch ein Unterverzeichnis `app/internal/` mit einer weiteren Datei `__init__.py`, es handelt sich also um ein weiteres „Python-Subpackage“: `app.internal`.