/// info | Informação

O ponto importante é que sua aplicação poderá produzir cada linha em sequência, enquanto o cliente consome as anteriores.

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/// note | Detalhes Técnicos

Incluindo bibliotecas externas também baseadas no Pydantic, como <abbr title="Object-Relational Mapper - Mapeador Objeto-Relacional">ORM</abbr>s e <abbr title="Object-Document Mapper - Mapeador Objeto-Documento">ODM</abbr>s para bancos de dados.

Isso também significa que em muitos casos você poderá passar o mesmo objeto que você receber de uma requisição **diretamente para o banco de dados**, já que tudo é validado automaticamente.

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Importa `TestClient`.

Crea un `TestClient` pasándole tu aplicación de **FastAPI**.

Crea funciones con un nombre que comience con `test_` (esta es la convención estándar de `pytest`).

Usa el objeto `TestClient` de la misma manera que con `httpx`.

Escribe declaraciones `assert` simples con las expresiones estándar de Python que necesites revisar (otra vez, estándar de `pytest`).

vez de usar a mesma sessão de banco de dados, você criaria uma nova sessão de banco de dados dentro da tarefa em segundo plano, e obteria os objetos do banco de dados usando essa nova sessão. E então, em vez de passar o objeto do banco de dados como parâmetro para a função da tarefa em segundo plano, você passaria o ID desse objeto e então obteria o objeto novamente dentro da função da tarefa em segundo plano....

Incluyendo paquetes externos también basados en Pydantic, como <abbr title="Object-Relational Mapper – Mapeador Objeto-Relacional">ORM</abbr>s, <abbr title="Object-Document Mapper – Mapeador Objeto-Documento">ODM</abbr>s para bases de datos.

Esto también significa que, en muchos casos, puedes pasar el mismo objeto que obtienes de un request **directamente a la base de datos**, ya que todo se valida automáticamente.

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Importe `TestClient`.

Crie um `TestClient` passando sua aplicação **FastAPI** para ele.

Crie funções com um nome que comece com `test_` (essa é a convenção padrão do `pytest`).

Use o objeto `TestClient` da mesma forma que você faz com `httpx`.

Escreva instruções `assert` simples com as expressões Python padrão que você precisa verificar (novamente, `pytest` padrão).

Por exemplo, você pode querer **retornar um dicionário** ou um objeto de banco de dados, mas **declará-lo como um modelo Pydantic**. Dessa forma, o modelo Pydantic faria toda a documentação de dados, validação, etc. para o objeto que você retornou (por exemplo, um dicionário ou objeto de banco de dados).

Internamente, o **FastAPI CLI** usa o [Uvicorn](https://www.uvicorn.dev), um servidor ASGI de alta performance e pronto para produção. 😎

O CLI `fastapi` tentará detectar automaticamente a aplicação FastAPI a ser executada, assumindo que seja um objeto chamado `app` em um arquivo `main.py` (ou algumas outras variantes).

Mas você pode configurar explicitamente a aplicação a ser usada.

El proceso normal (por defecto) es el siguiente.

Una aplicación (instance) de `FastAPI` tiene un método `.openapi()` que se espera que devuelva el esquema de OpenAPI.

Como parte de la creación del objeto de la aplicación, se registra una *path operation* para `/openapi.json` (o para lo que sea que configures tu `openapi_url`).

Simplemente devuelve un response JSON con el resultado del método `.openapi()` de la aplicación.

title="también llamado marshalling, conversión">serialización</dfn>" de datos, que consiste en tomar datos del código (Python) y convertirlos en algo que pueda ser enviado a través de la red. Por ejemplo, convertir un objeto que contiene datos de una base de datos en un objeto JSON. Convertir objetos `datetime` en strings, etc.

Otra gran funcionalidad necesaria por las APIs es la validación de datos, asegurarse de que los datos sean válidos, dados ciertos parámetros. Por ejemplo, que algún campo...