# Tutorial - Guia de Usuário

Esse tutorial mostra como usar o **FastAPI** com a maior parte de seus recursos, passo a passo.

Cada seção constrói, gradualmente, sobre as anteriores, mas sua estrutura são tópicos separados, para que você possa ir a qualquer um específico e resolver suas necessidades específicas de API.

Ele também foi feito como referência futura.

Então você poderá voltar e ver exatamente o que precisar.

## Rode o código

Você pode usar ferramentas simples como `htop` para ver a CPU e a RAM usadas no seu servidor ou a quantidade usada por cada processo. Ou você pode usar ferramentas de monitoramento mais complexas, que podem ser distribuídas entre servidores, etc.

## Recapitular

Nesta seção, veremos como usar outros middlewares.

## Adicionando middlewares ASGI

Como o **FastAPI** é baseado no Starlette e implementa a especificação <abbr title="Asynchronous Server Gateway Interface">ASGI</abbr>, você pode usar qualquer middleware ASGI.

* "Monte" uma instância de `StaticFiles()` em um caminho específico.

```Python hl_lines="2  6"
{!../../docs_src/static_files/tutorial001.py!}
```

/// note | "Detalhes técnicos"

Você também pode usar `from starlette.staticfiles import StaticFiles`.

O **FastAPI** fornece o mesmo que `starlette.staticfiles` como `fastapi.staticfiles` apenas como uma conveniência para você, o desenvolvedor. Mas na verdade vem diretamente da Starlette.

```Python
from starlette.exceptions import HTTPException as StarletteHTTPException
```

### Re-use os manipulares de exceção do **FastAPI**

Se você quer usar a exceção em conjunto com o mesmo manipulador de exceção *default* do **FastAPI**, você pode importar e re-usar esses manipuladores de exceção do `fastapi.exception_handlers`:

```Python hl_lines="2-5  15  21"
{!../../docs_src/handling_errors/tutorial006.py!}
```

</blockquote>

## Investigação

Ao usar todas as alternativas anteriores, eu tive a chance de aprender com todas elas, aproveitar ideias e combiná-las da melhor maneira que encontrei para mim e para os times de desenvolvedores com os quais trabalhava.

Por exemplo, estava claro que idealmente ele deveria ser baseado nos _type hints_ padrões do Python.

Também, a melhor abordagem era usar padrões já existentes.

Depois disso, você precisará **instalar** o FastAPI e quaisquer outros **pacotes** que queira usar.

Para instalar pacotes, você normalmente usaria o comando `pip` que vem com o Python (ou alternativas semelhantes).

No entanto, se você usar `pip` diretamente, os pacotes serão instalados no seu **ambiente Python global** (a instalação global do Python).

### O Problema

### Baixar e Instalar/Executar

O Fess 14.17 já está disponível e pode ser baixado na [página de lançamentos](https://github.com/codelibs/fess/releases "download"). As opções de download incluem: deb, rpm, zip.

Os comandos a seguir mostram como usar o download em formato zip:

    $ unzip fess-14.17.x.zip

Dependiendo de tus casos de uso, podrías preferir usar una library diferente, pero si me preguntas, probablemente te recomendaría **Strawberry**.

Aquí hay una pequeña muestra de cómo podrías integrar Strawberry con FastAPI:

```Python hl_lines="3  22  25-26"
{!../../docs_src/graphql/tutorial001.py!}
```

/// info | Informação

O parâmetro `summary` está disponível no OpenAPI 3.1.0 e superior, suportado pelo FastAPI 0.99.0 e superior.

///

## Sobrescrevendo os padrões

Com as informações acima, você pode usar a mesma função utilitária para gerar o esquema OpenAPI e sobrescrever cada parte que precisar.