E isso mostra seu verdadeiro comprometimento com o FastAPI e sua **comunidade** (você), pois eles não querem apenas fornecer a você um **bom serviço**, mas também querem ter certeza de que você tenha uma **estrutura boa e saudável**, o FastAPI. 🙇

Talvez você queira experimentar os serviços deles e seguir os guias:

Validações numéricas também funcionam para valores do tipo `float`.

Aqui é onde se torna importante a possibilidade de declarar <abbr title="greater than"><code>gt</code></abbr> e não apenas <abbr title="greater than or equal"><code>ge</code></abbr>. Com isso você pode especificar, por exemplo, que um valor deve ser maior que `0`, ainda que seja menor que `1`.

```console
$ pip install python-multipart
```

///

/// note | "Nota"

Isto é suportado desde a versão `0.113.0` do FastAPI. 🤓

///

## Modelos Pydantic para Formulários

Você precisa apenas declarar um **modelo Pydantic** com os campos que deseja receber como **campos de formulários**, e então declarar o parâmetro como um `Form`:

//// tab | Python 3.9+

```Python hl_lines="9-11  15"

<img src="/img/tutorial/path-params/image01.png">

/// check | "Verifique"



///

	Novamente, apenas com a mesma declaração de tipo do Python, o **FastAPI** te dá de forma automática e interativa a documentação (integrada com o Swagger UI).

	Veja que o parâmetro de rota está declarado como sendo um inteiro (int).

/// note | "Detalhes Técnicos"

Você também poderia usar `from starlette.responses import Response` ou `from starlette.responses import JSONResponse`.

**FastAPI** fornece as mesmas `starlette.responses` em `fastapi.responses` apenas como uma conveniência para você, o desenvolvedor. Mas a maioria das respostas disponíveis vem diretamente do Starlette.

/// note | "Detalhes técnicos"

Você também pode usar `from starlette.responses import Response` ou `from starlette.responses import JSONResponse`.

**FastAPI** fornece as mesmas `starlette.responses` como `fastapi.responses` apenas como uma conveniência para você, desenvolvedor. Mas a maioria das respostas disponíveis vem diretamente do Starlette.

  }

  public static class Chars extends SampleElements<Character> {
    public Chars() {
      // elements aren't sorted, to better test SortedSet iteration ordering
      super('b', 'a', 'c', 'd', 'e');
    }
  }

  public static class Enums extends SampleElements<AnEnum> {
    public Enums() {
      // elements aren't sorted, to better test SortedSet iteration ordering
      super(AnEnum.B, AnEnum.A, AnEnum.C, AnEnum.D, AnEnum.E);

### Contêiner Único

* Fácil integração com Python através dos **Kernels Jupyter** para desenvolvimento remoto ou no Docker com extensões como Atom Hydrogen ou Visual Studio Code Jupyter.
* _Frontend_ **Vue**:

### Declarando `Settings` apenas uma vez com `lru_cache`

Ler o conteúdo de um arquivo em disco normalmente é uma operação custosa (lenta), então você provavelmente quer fazer isso apenas um vez e reutilizar o mesmo objeto settings depois, em vez de ler os valores a cada requisição.

Mas cada vez que fazemos:

```Python