Quando você instala o FastAPI, ele vem com um servidor de produção, o Uvicorn, e você pode iniciá-lo com o comando `fastapi run`.

Mas você também pode instalar um servidor ASGI manualmente.

Certifique-se de criar um [ambiente virtual](../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank}, ativá-lo e, em seguida, você pode instalar a aplicação do servidor.

Por exemplo, para instalar o Uvicorn:

<div class="termy">

# Corpo - Modelos aninhados

Com o **FastAPI**, você pode definir, validar, documentar e usar modelos profundamente aninhados de forma arbitrária (graças ao Pydantic).

## Campos do tipo Lista

Você pode definir um atributo como um subtipo. Por exemplo, uma `list` do Python:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial001.py hl[14] *}

Isso fará com que tags seja uma lista de itens mesmo sem declarar o tipo dos elementos desta lista.

Você pode usar a função `jsonable_encoder` para resolver isso.

A função recebe um objeto, como um modelo Pydantic e retorna uma versão compatível com JSON:

{* ../../docs_src/encoder/tutorial001_py310.py hl[4,21] *}

Neste exemplo, ele converteria o modelo Pydantic em um `dict`, e o `datetime` em um `str`.

Então, você pode adicionar dados extras para o esquema gerado automaticamente.

Por exemplo, você poderia optar por ler e validar a requisição com seu próprio código, sem utilizar funcionalidades automatizadas do FastAPI com o Pydantic, mas você ainda pode quere definir a requisição no esquema OpenAPI.

Você pode fazer isso com `openapi_extra`:

## Adicionando mais validações

Você também pode incluir um parâmetro `min_length`:

{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial003.py hl[10] *}

## Adicionando expressões regulares

Agora a sua API possui o poder de contrar o seu próprio <abbr title="Isso é uma brincadeira, só por precaução. Isso não tem nada a ver com consentimentos de cookies, mas é engraçado que até a API consegue rejeitar os coitados dos cookies. Coma um biscoito. 🍪">consentimento de cookie</abbr>. 🤪🍪

Por causa disso, o JSON Schema para um modelo pode ser diferente dependendo se ele é usado para **entrada ou saída**:

* para **entrada**, o `description` **não será obrigatório**
* para **saída**, ele será **obrigatório** (e possivelmente `None`, ou em termos de JSON, `null`)

### Modelo para Saída na Documentação

Assim, o parâmetro da rota será extraído, validado, convertido para o tipo especificado e anotado com OpenAPI.

Do mesmo jeito, você pode declarar qualquer outro parâmetro normalmente, e além disso, obter o `Request` também.

///

## Documentação do `Request`

# Tipos de dados extras

Até agora, você tem usado tipos de dados comuns, tais como:

* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`

Mas você também pode usar tipos de dados mais complexos.

E você ainda terá os mesmos recursos que viu até agora:

* Ótimo suporte do editor.
* Conversão de dados das requisições recebidas.
* Conversão de dados para os dados da resposta.
* Validação de dados.
* Anotação e documentação automáticas.

# Arquivos Estáticos

Você pode servir arquivos estáticos automaticamente de um diretório usando `StaticFiles`.

## Use `StaticFiles`

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

{* ../../docs_src/static_files/tutorial001.py hl[2,6] *}

/// note | Detalhes técnicos

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