### Technical Details: `root_path`

When you mount a sub-application as described above, FastAPI will take care of communicating the mount path for the sub-application using a mechanism from the ASGI specification called a `root_path`.

That way, the sub-application will know to use that path prefix for the docs UI.

    Isso garante que se você usar um programa instalado por aquele pacote, você utilizará aquele de seu ambiente local e não outro que possa estar instalado globalmente.

### pip

Após ativar o ambiente como descrito acima:

<div class="termy">

```console
$ pip install -r requirements.txt

---> 100%
```

</div>

Isso irá instalar todas as dependências e seu FastAPI local em seu ambiente local.

```

## Eventos alternativos (deprecados)

!!! warning "Aviso"
    A maneira recomendada para lidar com a *inicialização* e o *encerramento* é usando o parâmetro `lifespan` da aplicação `FastAPI` como descrito acima.

    Você provavelmente pode pular essa parte.

Existe uma forma alternativa para definir a execução dessa lógica durante *inicialização* e durante *encerramento*.

### Concorrência e hambúrgueres

Essa idéia de código **assíncrono** descrito acima é algo às vezes chamado de **"concorrência"**. E é diferente de **"paralelismo"**.

**Concorrência** e **paralelismo** ambos são relacionados a "diferentes coisas acontecendo mais ou menos ao mesmo tempo".

O jeito mais fácil de configurar tudo pode ser utilizando o [Gerador de Projetos **FastAPI**](project-generation.md){.internal-link target=_blank}.

Ele é designado para ser integrado com esse _cluster_ Docker Swarm com Traefik e HTTPS descrito acima.

Você pode gerar um projeto em cerca de 2 minutos.

O projeto gerado tem instruções para fazer o _deploy_, fazendo isso leva outros 2 minutos.

## Alternativamente, faça o _deploy_ **FastAPI** sem Docker

* In `encoders.jsonable_encoder` remove parameter `sqlalchemy_safe`.
    * It was an early hack to allow returning SQLAlchemy models, but it was never documented, and the recommended way is using Pydantic's `orm_mode` as described in the tutorial: [SQL (Relational) Databases](https://fastapi.tiangolo.com/tutorial/sql-databases/).
    * PR [#1864](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/1864).

### Docs

Aqui estão várias formas de se fazer isso.

## `schema_extra` do Pydantic

Você pode declarar um `example` para um modelo Pydantic usando `Config` e `schema_extra`, conforme descrito em <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/json_schema/#schema-customization" class="external-link" target="_blank">Documentação do Pydantic: Schema customization</a>:

```Python hl_lines="15-23"

You can also declare the `Response` parameter in dependencies, and set headers (and cookies) in them.

## Return a `Response` directly

You can also add headers when you return a `Response` directly.

Create a response as described in [Return a Response Directly](response-directly.md){.internal-link target=_blank} and pass the headers as an additional parameter:

```Python hl_lines="10-12"
{!../../../docs_src/response_headers/tutorial001.py!}
```

## Example

For a simple example, let's consider a file structure similar to the one described in [Bigger Applications](../tutorial/bigger-applications.md){.internal-link target=_blank} and [Testing](../tutorial/testing.md){.internal-link target=_blank}:

```
.
├── app
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py

### Concurrency and Burgers

This idea of **asynchronous** code described above is also sometimes called **"concurrency"**. It is different from **"parallelism"**.

**Concurrency** and **parallelism** both relate to "different things happening more or less at the same time".