"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", "mesma", "mesmas", "mesmo", "mesmos", "na", "nas", "nao", "nas", "nem", "nesse", "neste", "nos", "o", "os", "ou", "outra", "outras", "outro",...

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Pydantic incluí os testes para **FastAPI** em seus próprios testes, então as novas versões de Pydantic (acima da `1.0.0`) sempre serão compatíveis com FastAPI.

Você pode fixar qualquer versão de Pydantic que desejar, desde que seja acima da `1.0.0` e abaixo da `2.0.0`.

Por exemplo:

```txt
pydantic>=1.2.0,<2.0.0

Esse sistema foi pensado para ser fácil de usar, e permitir que qualquer desenvolvedor possa integrar facilmente outros componentes ao **FastAPI**.

## O que é "Injeção de Dependência"

Quando você monta uma sub-aplicação como descrito acima, o FastAPI se encarrega de comunicar o caminho de montagem para a sub-aplicação usando um mecanismo da especificação ASGI chamado `root_path`.

Dessa forma, a sub-aplicação saberá usar esse prefixo de caminho para a interface de documentação.

Nesse caso, você pode desativar esse recurso no **FastAPI**, com o parâmetro `separate_input_output_schemas=False`.

/// info | Informação

O suporte para `separate_input_output_schemas` foi adicionado no FastAPI `0.102.0`. 🤓

///

* Segurança - HTTPS
* Executando na inicialização
* Reinicializações
* Replicação (o número de processos em execução)
* Memória
* Passos anteriores antes de começar

O **FastAPI** criará o objeto do tipo `BackgroundTasks` para você e o passará como esse parâmetro.

## Criar uma função de tarefa

Crie uma função a ser executada como tarefa em segundo plano.

É apenas uma função padrão que pode receber parâmetros.

Pode ser uma função `async def` ou `def` normal, o **FastAPI** saberá como lidar com isso corretamente.

Nesse caso, a função de tarefa gravará em um arquivo (simulando o envio de um e-mail).

* Recuperar os dados armazenados.
* Colocar esses dados em um modelo do Pydantic.
* Gerar um `dict` sem valores padrão a partir do modelo de entrada (usando `exclude_unset`).
    * Dessa forma, você pode atualizar apenas os valores definidos pelo usuário, em vez de substituir os valores já armazenados com valores padrão em seu modelo.

Por exemplo, o modelo acima declara um JSON "`object`" (ou `dict` no Python) como esse:

```JSON
{
    "name": "Foo",
    "description": "Uma descrição opcional",
    "price": 45.2,
    "tax": 3.5
}
```

...como `description` e `tax` são opcionais (Com um valor padrão de `None`), esse JSON "`object`" também é válido:

```JSON
{
    "name": "Foo",
    "price": 45.2
}
```