src.setAaa("111");
        src.setCcc("333");

        final MyClass2 dest = new MyClass2();
        dest.setAaa("aaa");
        dest.setBbb("bbb");
        dest.setDdd("ddd");

        BeanUtil.copyBeanToBean(src, dest);
        assertThat(dest.getAaa(), is("111"));
        assertThat(dest.getBbb(), is(nullValue()));
        assertThat(dest.getDdd(), is("ddd"));
    }

    /**
     * @throws Exception
     */

## Lidando com desconexões e múltiplos clientes

Quando uma conexão WebSocket é fechada, o `await websocket.receive_text()` levantará uma exceção `WebSocketDisconnect`, que você pode então capturar e lidar como neste exemplo.

{*../../docs_src/websockets/tutorial003_py39.py hl[79:81]*}

Para testar:

* Abrar o aplicativo com várias abas do navegador.
* Escreva mensagens a partir delas.
* Então feche uma das abas.

---

Se você usar o Pycharm, você pode:

* Abrir o menu "Executar".
* Selecionar a opção "Depurar...".
* Então um menu de contexto aparece.
* Selecionar o arquivo para depurar (neste caso, `main.py`).

Em seguida, ele iniciará o servidor com seu código **FastAPI**, parará em seus pontos de interrupção, etc.

Veja como pode parecer:

* PostgreSQL
* MySQL
* SQLite
* Oracle
* Microsoft SQL Server, etc.

Neste exemplo, usaremos **SQLite**, porque ele usa um único arquivo e o Python tem suporte integrado. Assim, você pode copiar este exemplo e executá-lo como está.

Mais tarde, para sua aplicação em produção, você pode querer usar um servidor de banco de dados como o **PostgreSQL**.

/// tip | Dica

errors.docid_not_found = ID de documento no encontrado. Causa: {0}
errors.document_not_found = URL de ID de documento no encontrada. Causa: {0}
errors.not_load_from_server = No se pudo cargar desde este servidor. Causa: {0}
errors.failed_to_start_job = No se pudo iniciar el trabajo {0}.
errors.failed_to_stop_job = No se pudo detener el trabajo {0}.

{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001.py hl[15:23] *}

Essas informações extras serão adicionadas como se encontram no **JSON Schema** de resposta desse modelo e serão usadas na documentação da API.

/// tip | Dica

Você pode usar a mesma técnica para estender o JSON Schema e adicionar suas próprias informações extras de forma personalizada.

Vous pouvez créer des applications de production avec **FastAPI** dès maintenant (et vous le faites probablement depuis un certain temps), vous devez juste vous assurer que vous utilisez une version qui fonctionne correctement avec le reste de votre code.

## Épinglez votre version de `fastapi`

Tout d'abord il faut "épingler" la version de **FastAPI** que vous utilisez à la dernière version dont vous savez
qu'elle fonctionne correctement pour votre application.

La clase `BackgroundTasks` proviene directamente de <a href="https://www.starlette.io/background/" class="external-link" target="_blank">`starlette.background`</a>.

Se importa/incluye directamente en FastAPI para que puedas importarla desde `fastapi` y evitar importar accidentalmente la alternativa `BackgroundTask` (sin la `s` al final) de `starlette.background`.

# História, Design e Futuro

Há algum tempo, <a href="https://github.com/fastapi/fastapi/issues/3#issuecomment-454956920" class="external-link" target="_blank">um usuário **FastAPI** perguntou</a>:

> Qual é a história desse projeto? Parece que surgiu do nada e se tornou incrível em poucas semanas [...]

Aqui está um pouco dessa história.

## Alternativas

Puedes obtener el valor actual (un `str` en este caso) usando `model_name.value`, o en general, `your_enum_member.value`:

{* ../../docs_src/path_params/tutorial005.py hl[20] *}

/// tip | Consejo

También podrías acceder al valor `"lenet"` con `ModelName.lenet.value`.

///

#### Devolver *miembros* de enumeración