/// check | Revisa

Así, con la misma declaración de tipo de Python, **FastAPI** te da validación de datos.

Observa que el error también muestra claramente el punto exacto en el que no pasó la validación.

Esto es increíblemente útil cuando estás desarrollando y debugging código que interactúa con tu API.

///

## Documentación

Vamos iniciar com um exemplo de **caso de uso** e então ver como resolvê-lo com isso.

Vamos imaginar que você tem alguns **modelos de _machine learning_** que deseja usar para lidar com as requisições. 🤖

Os mesmos modelos são compartilhados entre as requisições, então não é um modelo por requisição, ou um por usuário ou algo parecido.

O processo que acontece quando seu aplicativo de API chama a *API externa* é chamado de "callback". Porque o software que o desenvolvedor externo escreveu envia uma solicitação para sua API e então sua API *chama de volta*, enviando uma solicitação para uma *API externa* (que provavelmente foi criada pelo mesmo desenvolvedor).

**FastAPI** aprovecha estos type hints para hacer varias cosas.

Con **FastAPI** declaras los parámetros con type hints y obtienes:

* **Soporte en el editor**.
* **Type checks**.

...y **FastAPI** usa las mismas declaraciones para:

* **Definir requerimientos**: desde request path parameters, query parameters, headers, bodies, dependencies, etc.
* **Convertir datos**: desde el request al tipo requerido.

* Certifique-se de ter um conjunto **exato** de pacotes e versões para instalar, incluindo suas dependências, para que você possa ter certeza de que pode executar seu projeto em produção exatamente da mesma forma que em seu computador durante o desenvolvimento, isso é chamado de **bloqueio**
* E muitas outras coisas

## Conclusão

protocolo HTTP.

É uma prática comum ter um programa/servidor HTTP em execução no servidor (máquina, host, etc.) e gerenciar todas as partes HTTPS: enviando as solicitações HTTP descriptografadas para o aplicativo HTTP real em execução no mesmo servidor (a aplicação **FastAPI**, neste caso), pegue a resposta HTTP do aplicativo, criptografe-a usando o certificado apropriado e envie-a de volta ao cliente usando HTTPS. Este servidor é frequentemente chamado de <a href="https://en.wikipedia....

Nas questões do GitHub o template irá te guiar para que você faça a sua pergunta de um jeito mais correto, fazendo com que você receba respostas mais completas, e até mesmo que você mesmo resolva o problema antes de perguntar. E no GitHub eu garanto que sempre irei responder todas as perguntas, mesmo que leve um tempo. Eu pessoalmente não consigo fazer isso via chat. 😅

* **Machine Learning**: Normalmente exige muita multiplicação de matrizes e vetores. Pense numa grande folha de papel com números e multiplicando todos eles juntos e ao mesmo tempo.

    * Caso você não utilize o FastAPI e faz uso do Starlette diretamente (ou outra ferramenta, como o Sanic, Flask, Responder, etc) você mesmo teria que implementar toda a validação de dados e serialização. Então, a sua aplicação final ainda teria a mesma sobrecarga caso estivesse usando o FastAPI. E em muitos casos, validação de dados e serialização é a maior parte do código escrito em aplicações.

                    }
                }
            }
        }
    }
}
```

## Media types adicionais para o retorno principal

Você pode utilizar o mesmo parâmetro `responses` para adicionar diferentes media types para o mesmo retorno principal.