* Agregar un **JSON Schema** para el response, en la *path operation* de OpenAPI.
    * Esto será utilizado por la **documentación automática**.
    * También será utilizado por herramientas de generación automática de código de cliente.

Pero lo más importante:

* **Limitará y filtrará** los datos de salida a lo que se define en el tipo de retorno.

///

### Passo 2: crie uma "instância" de `FastAPI` { #step-2-create-a-fastapi-instance }

{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001_py39.py hl[3] *}

Aqui, a variável `app` será uma "instância" da classe `FastAPI`.

Este será o principal ponto de interação para criar toda a sua API.

### Passo 3: crie uma operação de rota { #step-3-create-a-path-operation }

#### Path { #path }

///

### Paso 2: crea una "instance" de `FastAPI` { #step-2-create-a-fastapi-instance }

{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001_py39.py hl[3] *}

Aquí la variable `app` será una "instance" de la clase `FastAPI`.

Este será el punto principal de interacción para crear toda tu API.

### Paso 3: crea una *path operation* { #step-3-create-a-path-operation }

#### Path { #path }

Hay algunas diferencias:

* `table=True` le dice a SQLModel que este es un *modelo de tabla*, que debe representar una **tabla** en la base de datos SQL, no es solo un *modelo de datos* (como lo sería cualquier otra clase regular de Pydantic).

* `Field(primary_key=True)` le dice a SQLModel que `id` es la **clave primaria** en la base de datos SQL (puedes aprender más sobre claves primarias de SQL en la documentación de SQLModel).

* Em seguida, corrija manualmente os problemas restantes na tradução, para que fique uma boa tradução.

* Comprobará si hay un parámetro de query opcional llamado `q` (como en `http://127.0.0.1:8000/items/foo?q=somequery`) para requests `GET`.
    * Como el parámetro `q` está declarado con `= None`, es opcional.
    * Sin el `None` sería requerido (como lo es el body en el caso con `PUT`).
* Para requests `PUT` a `/items/{item_id}`, leerá el body como JSON:
    * Comprobará que tiene un atributo requerido `name` que debe ser un `str`.

```Python
    first_name: str, last_name: str
```

É isso aí.

Esses são os "type hints":

{* ../../docs_src/python_types/tutorial002_py39.py hl[1] *}

Isso não é o mesmo que declarar valores padrão como seria com:

```Python
    first_name="john", last_name="doe"
```

É uma coisa diferente.

Estamos usando dois pontos (`:`), não é igual a (`=`).

```

Eso es todo.

Esas son las "anotaciones de tipos":

{* ../../docs_src/python_types/tutorial002_py39.py hl[1] *}

Eso no es lo mismo que declarar valores predeterminados como sería con:

```Python
    first_name="john", last_name="doe"
```

Es una cosa diferente.

Estamos usando dos puntos (`:`), no igualdades (`=`).

    * 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 como se fosse desenvolvida com FastAPI. Em muitos casos, a validação de dados e serialização é o maior pedaço de código...

Você pode definir a lógica (código) que deve ser executada antes da aplicação **inicializar**. Isso significa que esse código será executado **uma vez**, **antes** de a aplicação **começar a receber requisições**.

Da mesma forma, você pode definir a lógica (código) que deve ser executada quando a aplicação estiver **encerrando**. Nesse caso, esse código será executado **uma vez**, **depois** de possivelmente ter tratado **várias requisições**.