```Python hl_lines="11  19"
{!../../docs_src/sub_applications/tutorial001.py!}
```

### Verifique a documentação automática da API

Agora, execute `uvicorn` com a aplicação principal, se o seu arquivo for `main.py`, seria:

<div class="termy">

```console
$ uvicorn main:app --reload

<span style="color: green;">INFO</span>:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
```

</div>

    * Em requisições e respostas será representado como um `float`.
* Você pode checar todos os tipos de dados válidos do Pydantic aqui: <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/" class="external-link" target="_blank">Tipos de dados do Pydantic</a>.

## Exemplo

Aqui está um exemplo de *operação de rota* com parâmetros utilizando-se de alguns dos tipos acima.

```Python hl_lines="1  3  12-16"

Tiene **ventajas** y **desventajas** cuando lo comparas con **APIs web** comunes.

Asegúrate de evaluar si los **beneficios** para tu caso de uso compensan las **desventajas.** 🤓

///

## Librerías GraphQL

Aquí hay algunas de las libraries de **GraphQL** que tienen soporte con **ASGI** las cuales podrías usar con **FastAPI**:

* <a href="https://strawberry.rocks/" class="external-link" target="_blank">Strawberry</a> 🍓

    Neste caso, é uma lista de dataclasses `Item`.

6. Aqui estamos retornando um dicionário que contém `items`, que é uma lista de dataclasses.

    O FastAPI ainda é capaz de <abbr title="converter os dados para um formato que pode ser transmitido">serializar</abbr> os dados para JSON.

7. Aqui o `response_model` está usando uma anotação de tipo de uma lista de dataclasses `Author`.

### Documentación alternativa de la API

Ahora, dirígete a <a href="http://127.0.0.1:8000/redoc" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/redoc</a>.

Aquí verás la documentación automática alternativa (proveída por <a href="https://github.com/Rebilly/ReDoc" class="external-link" target="_blank">ReDoc</a>):

![ReDoc](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-02-redoc-simple.png)

# Aprender

Aquí están las secciones introductorias y los tutoriales para aprender **FastAPI**.

<div class="termy">

```console
$ pip install "uvicorn[standard]"

---> 100%
```

</div>

## Exemplo

### Crie

* Crie um arquivo `main.py` com:

```Python
from typing import Union

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()


@app.get("/")
def read_root():
    return {"Hello": "World"}

# Declare um exemplo dos dados da requisição

Você pode declarar exemplos dos dados que a sua aplicação pode receber.

Aqui estão várias formas de se fazer isso.

## `schema_extra` do Pydantic

# Testando a Base de Dados

Você pode estudar sobre bases de dados, SQL e SQLModel na <a href="https://sqlmodel.tiangolo.com/" class="external-link" target="_blank">documentação de SQLModel</a>. 🤓

Aqui tem um mini <a href="https://sqlmodel.tiangolo.com/tutorial/fastapi/" class="external-link" target="_blank">tutorial de como usar SQLModel com FastAPI</a>. ✨

<span style="color: green;">INFO</span>:     Uvicorn running on http://0.0.0.0:80 (Press CTRL+C to quit)
```

</div>

/// note | "Nota"

O comando `uvicorn main:app` refere-se a:

* `main`: o arquivo `main.py` (o "módulo" Python).
* `app`: o objeto criado dentro de `main.py` com a linha `app = FastAPI()`.

É equivalente a:

```Python
from main import app
```

///