```

////

O último `CommonQueryParams`, em:

```Python
... Depends(CommonQueryParams)
```

...é o que o **FastAPI** irá realmente usar para saber qual é a dependência.

É a partir dele que o FastAPI irá extrair os parâmetros passados e será o que o FastAPI irá realmente chamar.

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Nesse caso, o primeiro `CommonQueryParams`, em:

//// tab | Python 3.8+

```Python

```

### Crie a *operação de rota* do callback

Para criar a *operação de rota* do callback, use o mesmo `APIRouter` que você criou acima.

Ele deve parecer exatamente como uma *operação de rota* normal do FastAPI:

* Ele provavelmente deveria ter uma declaração do corpo que deveria receber, por exemplo. `body: InvoiceEvent`.

**FastAPI** faz uso dele para que você veja o erro no seu log, caso você utilize um modelo de Pydantic em `response_model`, e seus dados tenham erro.

Contudo, o cliente ou usuário não terão acesso a ele. Ao contrário, o cliente receberá um "Internal Server Error" com o HTTP status code `500`.

    * Como o parâmetro `q` é declarado com `= None`, ele é opcional.
    * Sem o `None` ele poderia ser obrigatório (como o corpo no caso de `PUT`).
* Para requisições `PUT` para `/items/{item_id}`, lerá o corpo como JSON e:
    * Verifica que tem um atributo obrigatório `name` que deve ser `str`.
    * Verifica que tem um atributo obrigatório `price` que deve ser `float`.

* O processo pode ser **terminado** (ou "morto") por você, ou pelo sistema operacional. Nesse ponto, ele para de rodar/ser executado, e ele **não pode mais fazer coisas**.
* Cada aplicativo que você tem em execução no seu computador tem algum processo por trás dele, cada programa em execução, cada janela, etc. E normalmente há muitos processos em execução **ao mesmo tempo** enquanto um computador está ligado.

Ele foi um dos primeiros frameworks Python extremamente rápido baseado em `asyncio`. Ele foi feito para ser muito similar ao Flask.

/// note | "Detalhes técnicos"

Ele utiliza <a href="https://github.com/MagicStack/uvloop" class="external-link" target="_blank">`uvloop`</a> ao invés do '_loop_' `asyncio` padrão do Python. É isso que deixa ele tão rápido.

Somente evitar a cópia de arquivos não melhora muito as coisas, mas porque ele usou o cache para esse passo, ele pode **usar o cache para o próximo passo**. Por exemplo, ele pode usar o cache para a instrução que instala as dependências com:

"antes", "ao", "aonde", "aos", "apos", "aquele", "aqueles", "as", "assim", "com", "como", "contra", "contudo", "cuja", "cujas", "cujo", "cujos", "da", "das", "de", "dela", "dele", "deles", "demais", "depois", "desde", "desta", "deste", "dispoe", "dispoem", "diversa", "diversas", "diversos", "do", "dos", "durante", "e", "ela", "elas", "ele", "eles", "em", "entao", "entre", "essa", "essas", "esse", "esses", "esta", "estas", "este", "estes", "ha", "isso", "isto", "logo", "mais", "mas", "mediante", "menos",...

"antes", "ao", "aonde", "aos", "apos", "aquele", "aqueles", "as", "assim", "com", "como", "contra", "contudo", "cuja", "cujas", "cujo", "cujos", "da", "das", "de", "dela", "dele", "deles", "demais", "depois", "desde", "desta", "deste", "dispoe", "dispoem", "diversa", "diversas", "diversos", "do", "dos", "durante", "e", "ela", "elas", "ele", "eles", "em", "entao", "entre", "essa", "essas", "esse", "esses", "esta", "estas", "este", "estes", "ha", "isso", "isto", "logo", "mais", "mas", "mediante", "menos",...

Então, durante esse tempo, o computador pode ir e fazer outro trabalho, enquanto o "arquivo lento" 📝 termine.