Utilizando `UploadFile` tem várias vantagens sobre `bytes`:

* Você não precisa utilizar `File()` como o valor padrão do parâmetro.
* A classe utiliza um arquivo em "spool":
    * Um arquivo guardado em memória até um tamanho máximo, depois desse limite ele é guardado em disco.
* Isso significa que a classe funciona bem com arquivos grandes como imagens, vídeos, binários extensos, etc. Sem consumir toda a memória.

### Eine benutzerdefinierte `GzipRequest`-Klasse erstellen

/// tip | "Tipp"

Dies ist nur ein einfaches Beispiel, um zu demonstrieren, wie es funktioniert. Wenn Sie Gzip-Unterstützung benötigen, können Sie die bereitgestellte [`GzipMiddleware`](../advanced/middleware.md#gzipmiddleware){.internal-link target=_blank} verwenden.

///

///

////

//// tab | Pydantic v1

```Python hl_lines="9-10"
{!> ../../docs_src/settings/app03_an/config_pv1.py!}
```

/// tip | "Tipp"

* `Set`
* `Dict`
* `Optional`
* ...et d'autres.

sont appelés des **types génériques** ou **Generics**.

### Classes en tant que types

Vous pouvez aussi déclarer une classe comme type d'une variable.

Disons que vous avez une classe `Person`, avec une variable `name` :

{*../../docs_src/python_types/tutorial010.py hl[1:3] *}


Vous pouvez ensuite déclarer une variable de type `Person` :

A classe `Hero` é muito semelhante a um modelo Pydantic (na verdade, por baixo dos panos, ela *é um modelo Pydantic*).

Existem algumas diferenças:

* `table=True` informa ao SQLModel que este é um *modelo de tabela*, ele deve representar uma **tabela** no banco de dados SQL, não é apenas um *modelo de dados* (como seria qualquer outra classe Pydantic comum).

 * which collects necessary information for build scan.
 */
fun <T : AbstractBuildScanInfoCollectingService> Project.registerBuildScanInfoCollectingService(
    /* the implementation class to collect information from task execution result */
    klass: Class<T>,
    /* which tasks we need to monitor? For example, cache-miss-monitor monitors `AbstractCompile` tasks */
    taskFilter: (Task) -> Boolean,

Und dann wäre die Gunicorn-kompatible **Uvicorn-Worker**-Klasse dafür verantwortlich, die von Gunicorn gesendeten Daten in den ASGI-Standard zu konvertieren, damit FastAPI diese verwenden kann.

## Gunicorn und Uvicorn installieren

<div class="termy">

```console
$ pip install "uvicorn[standard]" gunicorn

---> 100%
```

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

`FastAPI` est une classe Python qui fournit toutes les fonctionnalités nécessaires au lancement de votre API.

/// note | "Détails techniques"

`FastAPI` est une classe héritant directement de `Starlette`.

Vous pouvez donc aussi utiliser toutes les fonctionnalités de <a href="https://www.starlette.io/" class="external-link" target="_blank">Starlette</a> depuis `FastAPI`.

///

```Python hl_lines="1"
{!../../docs_src/first_steps/tutorial001.py!}
```

`FastAPI` é uma classe Python que fornece todas as funcionalidades para sua API.

/// note | "Detalhes técnicos"

`FastAPI` é uma classe que herda diretamente de `Starlette`.

Você pode usar todas as funcionalidades do <a href="https://www.starlette.io/" class="external-link" target="_blank">Starlette</a> com `FastAPI` também.

///

/* jcifs msrpc client library in Java
 * Copyright (C) 2006  "Michael B. Allen" <jcifs at samba dot org>
 *                     "Eric Glass" <jcifs at samba dot org>
 * 
 * This library is free software; you can redistribute it and/or
 * modify it under the terms of the GNU Lesser General Public
 * License as published by the Free Software Foundation; either
 * version 2.1 of the License, or (at your option) any later version.
 *