* Suporte do editor de texto (compleção, etc), inclusive para modelos aninhados
* Conversão de dados
* Validação de dados
* Documentação automatica

## Tipos especiais e validação

Além dos tipos singulares normais como `str`, `int`, `float`, etc. Você também pode usar tipos singulares mais complexos que herdam de `str`.

Para declarar esses tipos e os tipos internos, você pode usar o módulo Python padrão `typing`.

Ele existe especificamente para suportar esses type hints.

#### `List`

Por exemplo, vamos definir uma variável para ser uma `lista` de `str`.

Em `typing`, importe `List` (com um `L` maiúsculo):

```Python hl_lines="1"

* Verifique em <a href="https://github.com/tiangolo/fastapi/issues" class="external-link" target="_blank">_issues_</a> para ver se existe alguém coordenando traduções para a sua linguagem.

* Adicione um único _pull request_ por página traduzida. Isso tornará muito mais fácil a revisão para as outras pessoas.

Se você usa qualquer outra ferramenta para gerenciar suas instalações, como Poetry, Pipenv ou outro, todos terão um modo que você possa usar para definir versões específicas para seus pacotes.

### Versões disponíveis

Você pode ver as versões disponíveis (por exemplo, para verificar qual é a versão atual) nas [Notas de Lançamento](release-notes.md){.internal-link target=_blank}.

### Sobre as versões

Ao invés disso, sendo um sistema "assíncrono", uma vez finalizada, a tarefa pode esperar um pouco (alguns microssegundos) para que o computador / programa finalize o que quer que esteja fazendo,e então volte para pegar o resultado e continue trabalhando com ele.

Digamos algo como `/users/me` que sea para obtener datos del usuario actual.

... y luego puedes tener el path `/users/{user_id}` para obtener los datos sobre un usuario específico asociados a un ID de usuario.

Porque las *operaciones de path* son evaluadas en orden, tienes que asegurarte de que el path para `/users/me` sea declarado antes que el path para `/users/{user_id}`:

```Python hl_lines="6  11"

Esse desacoplamento de partes, e sendo um "microframework" que pode ser extendido para cobrir exatamente o que é necessário era um recurso chave que eu queria manter.

Dada a simplicidade do Flask, parecia uma ótima opção para construção de APIs. A próxima coisa a procurar era um "Django REST Framework" para Flask.

!!! check "**FastAPI** inspirado para"
    Ser um microframework. Fazer ele fácil para misturar e combinar com ferramentas e partes necessárias.

Entonces finalmente es tu turno, haces tu pedido de 2 hamburguesas 🍔 impresionantes para esa persona 😍 y para ti.

Pagas 💸.

<img src="https://fastapi.tiangolo.com/img/async/parallel-burgers/parallel-burgers-02.png" alt="illustration">

El cajero va a la cocina 👨‍🍳.

Esperas, de pie frente al mostrador 🕙, para que nadie más recoja tus hamburguesas 🍔, ya que no hay números para los turnos.

    Clique nos números das bolhas para ver o que cada linha faz.

Um **estágio do Docker** é uma parte de um `Dockerfile` que funciona como uma **imagem temporária do contêiner** que só é usada para gerar alguns arquivos para serem usados posteriormente.

O primeiro estágio será usado apenas para **instalar Poetry** e para **gerar o `requirements.txt`** com as dependências do seu projeto a partir do arquivo `pyproject.toml` do Poetry.

        format(result.docbook) == '''<para><emphasis>para 1</emphasis></para><para>para 2</para>'''
    }

    def ignoresEmptyPElements() {
        _ * classMetaData.rawCommentText >> 'para 1<p/><p></p>para 2<p></p>'

        when:
        def result = parser.parse(classMetaData, listener)

        then:
        format(result.docbook) == '''<para>para 1</para><para>para 2</para>'''
    }