///

Los archivos se subirán como "form data".

Si declaras el tipo de tu parámetro de *path operation function* como `bytes`, **FastAPI** leerá el archivo por ti y recibirás el contenido como `bytes`.

Ten en cuenta que esto significa que todo el contenido se almacenará en memoria. Esto funcionará bien para archivos pequeños.

    * Terá a melhor performance, já que ele não tem muito código extra além do servidor em si.
    * Você não conseguiria escrever uma aplicação em Uvicorn diretamente. Isso significa que seu código deveria conter, mais ou menos, todo o código fornecido pelo Starlette (ou **FastAPI**). E se você fizesse isso, sua aplicação final poderia ter a mesma sobrecarga que utilizar um _framework_ que minimiza o código e _bugs_ da sua aplicação.

Esto funciona de la misma manera que con los modelos de Pydantic. Y en realidad se logra de la misma manera internamente, utilizando Pydantic.

/// info | Información

Ten en cuenta que los dataclasses no pueden hacer todo lo que los modelos de Pydantic pueden hacer.

Así que, podrías necesitar seguir usando modelos de Pydantic.

* `limit`: con un valor de `10`

Como son parte de la URL, son "naturalmente" strings.

Pero cuando los declaras con tipos de Python (en el ejemplo anterior, como `int`), son convertidos a ese tipo y validados respecto a él.

Todo el mismo proceso que se aplica para los parámetros de path también se aplica para los parámetros de query:

* Soporte del editor (obviamente)

errors.app.db.already.deleted = Pode ter sido excluído por outro processo. Por favor, tente novamente.
errors.app.db.already.updated = Pode ter sido atualizado por outro processo. Por favor, tente novamente.
errors.app.db.already.exists = Os dados já existem. Por favor, tente novamente.
errors.app.double.submit.request = Esta solicitação pode já ter sido processada. Por favor, tente novamente.

Vamos usar esta aplicação como exemplo:

{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial001_py310.py hl[7] *}

O parâmetro de consulta `q` é do tipo `str | None`, isso significa que é do tipo `str`, mas também pode ser `None`, e de fato, o valor padrão é `None`, então o FastAPI saberá que não é obrigatório.

/// note | Nota

Depois que você tiver testes, você pode atualizar a sua versão do **FastAPI** para uma mais recente e se certificar de que todo o seu código está funcionando corretamente executando seus testes.

Se tudo estiver funcionando, ou após você realizar as alterações necessárias e todos os testes estiverem passando, então você pode fixar sua versão de `fastapi` para essa versão mais recente.

    SQLModel sabrá que algo declarado como `str` será una columna SQL de tipo `TEXT` (o `VARCHAR`, dependiendo de la base de datos).

### Crear un Engine { #create-an-engine }

Un `engine` de SQLModel (en el fondo, realmente es un `engine` de SQLAlchemy) es lo que **mantiene las conexiones** a la base de datos.

Tendrías **un solo objeto `engine`** para todo tu código para conectar a la misma base de datos.

# Conceitos de Implantações { #deployments-concepts }

Ao implantar um aplicativo **FastAPI**, ou na verdade, qualquer tipo de API da web, há vários conceitos com os quais você provavelmente se importa e, usando-os, você pode encontrar a maneira **mais apropriada** de **implantar seu aplicativo**.

Alguns dos conceitos importantes são:

* Segurança - HTTPS
* Executando na inicialização
* Reinicializações
* Replicação (o número de processos em execução)

    String jacksons = "arfo(Marlon)aorf, (Michael)orfa, afro(Jackie)orfa, ofar(Jemaine), aff(Tito)";
    Iterable<String> family =
        COMMA_SPLITTER
            .trimResults(CharMatcher.anyOf("afro").or(CharMatcher.whitespace()))
            .split(jacksons);
    assertThat(family)
        .containsExactly("(Marlon)", "(Michael)", "(Jackie)", "(Jemaine)", "(Tito)")
        .inOrder();
  }

  public void testStringSimpleSplit() {