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### Modelo para Entrada y Salida en la Documentación { #model-for-input-and-output-in-docs }

Y si revisas todos los esquemas disponibles (JSON Schemas) en OpenAPI, verás que hay dos, uno `Item-Input` y uno `Item-Output`.

Para `Item-Input`, `description` **no es requerido**, no tiene un asterisco rojo.

Pero para `Item-Output`, `description` **es requerido**, tiene un asterisco rojo.

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Aquí hay un poquito de esa historia.

## Alternativas { #alternatives }

He estado creando APIs con requisitos complejos durante varios años (Machine Learning, sistemas distribuidos, trabajos asíncronos, bases de datos NoSQL, etc.), liderando varios equipos de desarrolladores.

Como parte de eso, necesitaba investigar, probar y usar muchas alternativas.

    CollectorTester.of(collector)
        .expectCollects(ImmutableTable.of())
        .expectCollects(
            ImmutableTable.of("one", "uno", 3),
            immutableCell("one", "uno", 1),
            immutableCell("one", "uno", 2));
  }

  public void testBuilder() {
    ImmutableTable.Builder<Character, Integer, String> builder = new ImmutableTable.Builder<>();

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[8:9] *}

Esse código declara um parâmetro de consulta opcional, `q`, com o tipo `str`, e então retorna esse parâmetro.

Isso é bastante simples (e não muito útil), mas irá nos ajudar a focar em como as subdependências funcionam.

## Segunda dependência, "dependable" e "dependente" { #second-dependency-dependable-and-dependant }

Stellen wir uns vor, Sie verfügen über einige **Modelle für maschinelles Lernen**, die Sie zur Bearbeitung von Requests verwenden möchten. 🤖

Die gleichen Modelle werden von den Requests gemeinsam genutzt, es handelt sich also nicht um ein Modell pro Request, pro Benutzer, oder ähnliches.

* Outros...

Darei exemplos mais concretos nos próximos capítulos.

## Reinicializações { #restarts }

Semelhante a garantir que seu aplicativo seja executado na inicialização, você provavelmente também deseja garantir que ele seja **reiniciado** após falhas.

### Nós cometemos erros { #we-make-mistakes }

Aber ersparen wir Ihnen die Zeit, die gesamte lange Spezifikation zu lesen, nur um die kleinen Informationen zu finden, die Sie benötigen.

Lassen Sie uns die von **FastAPI** bereitgestellten Tools verwenden, um Sicherheit zu gewährleisten.

## Wie es aussieht { #how-it-looks }

Lassen Sie uns zunächst einfach den Code verwenden und sehen, wie er funktioniert, und dann kommen wir zurück, um zu verstehen, was passiert.

Nesse exemplo, nós não declaramos nenhum modelo do Pydantic. Na verdade, o corpo da requisição não está nem mesmo <dfn title="convertido de algum formato simples, como bytes, em objetos Python">analisado</dfn> como JSON, ele é lido diretamente como `bytes`, e a função `magic_data_reader()` seria a responsável por analisá-lo de alguma forma.

De toda forma, nós podemos declarar o esquema esperado para o corpo da requisição.

## Eine Anwendung mit Callbacks { #an-app-with-callbacks }

Sehen wir uns das alles anhand eines Beispiels an.

Stellen Sie sich vor, Sie entwickeln eine Anwendung, mit der Sie Rechnungen erstellen können.

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"_Si estás buscando aprender un **framework moderno** para construir APIs REST, échale un vistazo a **FastAPI** [...] Es rápido, fácil de usar y fácil de aprender [...]_"

"_Nos hemos cambiado a **FastAPI** para nuestras **APIs** [...] Creo que te gustará [...]_"