* **FastAPI** agrega una referencia aquí a los JSON Schemas globales en otro lugar de tu OpenAPI en lugar de incluirlo directamente. De este modo, otras aplicaciones y clientes pueden usar esos JSON Schemas directamente, proporcionar mejores herramientas de generación de código, etc.

///

Los responses generadas en el OpenAPI para esta *path operation* serán:

            * O **FastAPI** adiciona aqui a referência dos esquemas JSON globais que estão localizados em outro lugar, ao invés de incluí-lo diretamente. Deste modo, outras aplicações e clientes podem utilizar estes esquemas JSON diretamente, fornecer melhores ferramentas de geração de código, etc.

///

O retorno gerado no OpenAPI para esta *operação de rota* será:

/// note | Nota

Ten en cuenta que aunque el `item` se declaró de la misma manera que antes, ahora se espera que esté dentro del cuerpo con una clave `item`.

///

**FastAPI** hará la conversión automática del request, de modo que el parámetro `item` reciba su contenido específico y lo mismo para `user`.

Realizará la validación de los datos compuestos, y los documentará así para el esquema de OpenAPI y la documentación automática.

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial006_an_py310.py hl[13] *}

## Recapitulando { #recap }

Com `Query`, `Path` (e outras que você ainda não viu) você pode declarar metadados e validações de string do mesmo modo que em [Parâmetros de consulta e validações de string](query-params-str-validations.md).

E você também pode declarar validações numéricas:

* `gt`: maior que (`g`reater `t`han)

### Ferramentas de exemplo para executar na inicialização { #example-tools-to-run-at-startup }

Alguns exemplos de ferramentas que podem fazer esse trabalho são:

* Docker
* Kubernetes
* Docker Compose
* Docker em Modo Swarm
* Systemd
* Supervisor
* Gerenciado internamente por um provedor de nuvem como parte de seus serviços
* Outros...

Darei exemplos mais concretos nos próximos capítulos.

errors.invalid_query_unsupported_sort_order = A ordem de ordenação especificada {0} não é suportada.
errors.invalid_query_cannot_process=Não foi possível processar a consulta especificada.
errors.crud_invalid_mode = Modo inválido. (É {1}, não {0})
errors.crud_failed_to_create_instance = Não foi possível criar novos dados.
errors.crud_failed_to_create_crud_table = Não foi possível criar novos dados. ({0})

### Herramientas de Ejemplo para Ejecutar al Iniciar { #example-tools-to-run-at-startup }

Algunos ejemplos de las herramientas que pueden hacer este trabajo son:

* Docker
* Kubernetes
* Docker Compose
* Docker en Modo Swarm
* Systemd
* Supervisor
* Manejado internamente por un proveedor de nube como parte de sus servicios
* Otros...

Te daré más ejemplos concretos en los próximos capítulos.

## Reinicios { #restarts }

Para ver como alcançar esse paralelismo em produção veja a seção sobre [Implantação](deployment/index.md).

## `async` e `await` { #async-and-await }

Versões modernas do Python têm um modo muito intuitivo para definir código assíncrono. Isso faz parecer do mesmo jeito do código normal "sequencial" e fazer a "espera" para você nos momentos certos.

## Crie uma instância { #create-an-instance }

Nós poderíamos criar uma instância desta classe com:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py310.py hl[18] *}

E deste modo nós podemos "parametrizar" a nossa dependência, que agora possui `"bar"` dentro dele, como o atributo `checker.fixed_content`.

## Utilize a instância como dependência { #use-the-instance-as-a-dependency }

errors.invalid_query_unsupported_sort_order = El orden de clasificación especificado {0} no es compatible.
errors.invalid_query_cannot_process=No se pudo procesar la consulta especificada.
errors.crud_invalid_mode = Modo incorrecto. (Es {1}, no {0})
errors.crud_failed_to_create_instance = No se pudieron crear nuevos datos.
errors.crud_failed_to_create_crud_table = No se pudieron crear nuevos datos. ({0})