...isso também inclui o `uvicorn`, que você pode usar como o servidor que rodará seu código.

/// note | "Nota"

Você também pode instalar parte por parte.

Isso é provavelmente o que você faria quando você quisesse lançar sua aplicação em produção:

```
pip install fastapi
```

Também instale o `uvicorn` para funcionar como servidor:

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

# Packages to be installed for the new Docker image.

# Packages needed to build devtoolset
file
flex
g++
make
patch
rpm2cpio
unar
wget
xz-utils
cpio

# Other build-related tools
apt-transport-https
autoconf
automake
build-essential
ca-certificates
llvm-18
clang-18
clang-tidy-18
lld-18
clang-format-12
curl
git
parallel
sudo
swig
unzip
zip
openjdk-21-jdk

///

## `Field` de argumentos adicionais

Ao usar `Field ()` com modelos Pydantic, você também pode declarar informações extras para o **JSON Schema** passando quaisquer outros argumentos arbitrários para a função.

Você pode usar isso para adicionar um `example` para cada campo:

```Python hl_lines="4  10-13"
{!../../docs_src/schema_extra_example/tutorial002.py!}
```

/// warning | "Atenção"

* Certifique-se de ter modelos Pydantic bem definidos para seus corpos de solicitação e respostas.
* Configure quaisquer permissões e funções necessárias usando dependências.
* Nunca armazene senhas em texto simples, apenas hashes de senha.
* Implemente e use ferramentas criptográficas bem conhecidas, como tokens JWT e Passlib, etc.

libsqlite3-dev
libssl-dev
libxml2-dev
libxmlsec1-dev
llvm
make
openssl
tk-dev
wget
xz-utils
zlib1g-dev
git

# Packages needed to build devtoolset
file
flex
g++
make
patch
rpm2cpio
unar
wget
xz-utils
cpio
gawk
texinfo

    * Se você nunca utilizou FastAPI mas utilizou diretamente o Starlette (ou outra ferramenta, como Sanic, Flask, Responder, etc) você teria que implementar toda validação de dados e serialização por conta. Então, sua aplicação final poderia ainda ter a mesma sobrecarga...

///

## Corpos de listas puras

Se o valor de primeiro nível do corpo JSON que você espera for um `array` do JSON (uma` lista` do Python), você pode declarar o tipo no parâmetro da função, da mesma forma que nos modelos do Pydantic:


```Python
images: List[Image]
```

como em:

```Python hl_lines="15"
{!../../docs_src/body_nested_models/tutorial008.py!}
```

    * `is_offer` adında <abbr title="Məcburi olmayan: Optional">məcburi olmayan</abbr> bir parametr olub olmadığını və əgər varsa, tipinin `float` olub olmadığını yoxlayacaq.
    * Bütün bunlar ən dərin JSON obyektlərində belə işləyəcək.
* Məlumatların JSON-a və JSON-un Python obyektinə çevrilməsi avtomatik həyata keçiriləcək.

FastAPI'ye (Starlette aracılığıyla) güç veren ve bu kadar etkileyici bir performansa sahip olmasını sağlayan şey budur.

## Çok Teknik Detaylar

/// warning

Muhtemelen burayı atlayabilirsiniz.

Bunlar, **FastAPI**'nin altta nasıl çalıştığına dair çok teknik ayrıntılardır.

Então, o frontend (que roda no navegador) tentaria acessar `/openapi.json` e não conseguiria obter o OpenAPI schema.

Como temos um proxy com um prefixo de caminho de `/api/v1` para nossa aplicação, o frontend precisa buscar o OpenAPI schema em `/api/v1/openapi.json`.

```mermaid
graph LR

browser("Browser")
proxy["Proxy on http://0.0.0.0:9999/api/v1/app"]
server["Server on http://127.0.0.1:8000/app"]

browser --> proxy