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Especificamente, observa-se Uvicorn, Starlette e FastAPI comparados juntos (entre muitas outras ferramentas).

Quanto mais simples o problema resolvido pela ferramenta, melhor a performance que ela terá. E a maioria dos _benchmarks_ não testam as características adicionais fornecidas pela ferramenta.

A hierarquia segue assim:

* **Uvicorn**: um servidor ASGI
    * **Starlette**: (utiliza Uvicorn) um _microframework web_

///

### Paso 2: crea una "instance" de `FastAPI`

{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001.py hl[3] *}

Aquí la variable `app` será una "instance" de la clase `FastAPI`.

Este será el punto principal de interacción para crear toda tu API.

### Paso 3: crea una *path operation*

#### Path

## Self-hosting de JavaScript y CSS para la documentación

El self-hosting de JavaScript y CSS podría ser útil si, por ejemplo, necesitas que tu aplicación siga funcionando incluso offline, sin acceso a Internet, o en una red local.

#!/usr/bin/env bash
# This script will run inside ubuntu-pod that is located at default namespace in the cluster
# This script will not and should not be executed in the self hosted runner

echo "script failed" >resiliency-initial.log # assume initial state

echo "sleep to wait for MinIO Server to be ready prior mc commands"
# https://github.com/minio/mc/issues/3599

MINIO_SERVER_URL="http://127.0.0.1:9000"
ALIAS_NAME=myminio
BUCKET="test-bucket"

## Классы как зависимости

Вы можете заметить, что для создания экземпляра класса в Python используется тот же синтаксис.

Например:

```Python
class Cat:
    def __init__(self, name: str):
        self.name = name


fluffy = Cat(name="Mr Fluffy")
```

В данном случае `fluffy` является экземпляром класса `Cat`.

А чтобы создать `fluffy`, вы "вызываете" `Cat`.

Usar `check_same_thread=False` permite a FastAPI usar la misma base de datos SQLite en diferentes hilos. Esto es necesario ya que **una sola request** podría usar **más de un hilo** (por ejemplo, en dependencias).

No te preocupes, con la forma en que está estructurado el código, nos aseguraremos de usar **una sola *session* de SQLModel por request** más adelante, esto es realmente lo que intenta lograr el `check_same_thread`.

### Crear las Tablas

E então você pode retornar qualquer objeto que você precise, como você faria normalmente (um `dict`, um modelo de banco de dados, etc.).

E se você declarar um `response_model`, ele ainda será utilizado para filtrar e converter o objeto que você retornou.

## Clases como dependencias

Puedes notar que para crear una instance de una clase en Python, utilizas esa misma sintaxis.

Por ejemplo:

```Python
class Cat:
    def __init__(self, name: str):
        self.name = name


fluffy = Cat(name="Mr Fluffy")
```

En este caso, `fluffy` es una instance de la clase `Cat`.

Y para crear `fluffy`, estás "llamando" a `Cat`.