Это был один из первых примеров **автоматического документирования API** и это была одна из первых идей, вдохновивших на создание **FastAPI**.

/// note | "Заметка"

Django REST Framework был создан Tom Christie.
Он же создал Starlette и Uvicorn, на которых основан **FastAPI**.

///

/// check | "Идея для **FastAPI**"

Должно быть автоматическое создание документации API с пользовательским веб-интерфейсом.

///

```{ .dockerfile .annotate }
# (1)
FROM python:3.9 as requirements-stage

# (2)
WORKDIR /tmp

# (3)
RUN pip install poetry

# (4)
COPY ./pyproject.toml ./poetry.lock* /tmp/

# (5)
RUN poetry export -f requirements.txt --output requirements.txt --without-hashes

# (6)
FROM python:3.9

# (7)
WORKDIR /code

# (8)

github.com/Azure/go-ansiterm v0.0.0-20230124172434-306776ec8161/go.mod h1:xomTg63KZ2rFqZQzSB4Vz2SUXa1BpHTVz9L5PTmPC4E=
github.com/BurntSushi/toml v0.3.1/go.mod h1:xHWCNGjB5oqiDr8zfno3MHue2Ht5sIBksp03qcyfWMU=
github.com/BurntSushi/toml v1.3.2 h1:o7IhLm0Msx3BaB+n3Ag7L8EVlByGnpq14C4YWiu/gL8=
github.com/BurntSushi/toml v1.3.2/go.mod h1:CxXYINrC8qIiEnFrOxCa7Jy5BFHlXnUU2pbicEuybxQ=
github.com/MakeNowJust/heredoc v1.0.0 h1:cXCdzVdstXyiTqTvfqk9SDHpKNjxuom+DOlyEeQ4pzQ=

```Python
{!../../docs_src/python_types/tutorial001.py!}
```

Llamar este programa nos muestra el siguiente <abbr title="en español: salida">output</abbr>:

```
John Doe
```

La función hace lo siguiente:

* Toma un `first_name` y un `last_name`.
* Convierte la primera letra de cada uno en una letra mayúscula con `title()`.

/// info | Información sobre `@decorator`

Esa sintaxis `@algo` se llama un "decorador" en Python.

Lo pones encima de una función. Es como un lindo sombrero decorado (creo que de ahí salió el concepto).

Un "decorador" toma la función que tiene debajo y hace algo con ella.

En nuestro caso, este decorador le dice a **FastAPI** que la función que está debajo corresponde al **path** `/` con una **operación** `get`.

```{ .dockerfile .annotate }
# (1)
FROM python:3.9 as requirements-stage

# (2)
WORKDIR /tmp

# (3)
RUN pip install poetry

# (4)
COPY ./pyproject.toml ./poetry.lock* /tmp/

# (5)
RUN poetry export -f requirements.txt --output requirements.txt --without-hashes

# (6)
FROM python:3.9

# (7)
WORKDIR /code

# (8)

```{ .dockerfile .annotate }
# (1)
FROM python:3.9 as requirements-stage

# (2)
WORKDIR /tmp

# (3)
RUN pip install poetry

# (4)
COPY ./pyproject.toml ./poetry.lock* /tmp/

# (5)
RUN poetry export -f requirements.txt --output requirements.txt --without-hashes

# (6)
FROM python:3.9

# (7)
WORKDIR /code

# (8)

Você pode definir dependências que por sua vez definem suas próprias dependências.

No fim, uma árvore hierárquica de dependências é criadas, e o sistema de **Injeção de Dependência** toma conta de resolver todas essas dependências (e as sub-dependências delas) para você, e provê (injeta) os resultados em cada passo.

Por exemplo, vamos supor que você possua 4 endpoints na sua API (*operações de rota*):

```{ .dockerfile .annotate }
# (1)
FROM python:3.9 as requirements-stage

# (2)
WORKDIR /tmp

# (3)
RUN pip install poetry

# (4)
COPY ./pyproject.toml ./poetry.lock* /tmp/

# (5)
RUN poetry export -f requirements.txt --output requirements.txt --without-hashes

# (6)
FROM python:3.9

# (7)
WORKDIR /code

# (8)

Ele foi um dos primeiros exemplos de **documentação automática de API**, e essa foi especificamente uma das primeiras idéias que inspirou "a busca por" **FastAPI**.

/// note | "Nota"

Django REST Framework foi criado por Tom Christie. O mesmo criador de Starlette e Uvicorn, nos quais **FastAPI** é baseado.

///

/// check | "**FastAPI** inspirado para"

Ter uma documentação automática da API em interface web.

///