Resumindo, você declara **uma vez** os tipos dos parâmetros, corpo etc. como parâmetros de função.

Você faz com tipos padrão do Python moderno.

Você não terá que aprender uma nova sintaxe, métodos ou classes de uma biblioteca específica etc.

Apenas **Python** padrão.

Por exemplo, para um `int`:

```Python
item_id: int
```

ou para um modelo mais complexo, `Item`:

```Python

Und **Uvicorn** hat eine **Gunicorn-kompatible Workerklasse**.

Mit dieser Kombination würde Gunicorn als **Prozessmanager** fungieren und den **Port** und die **IP** abhören. Und er würde die Kommunikation an die Workerprozesse **weiterleiten**, welche die **Uvicorn-Klasse** ausführen.

# Statische Dateien – `StaticFiles`

Sie können die `StaticFiles`-Klasse verwenden, um statische Dateien wie JavaScript, CSS, Bilder, usw. bereitzustellen.

Lesen Sie mehr darüber in der [FastAPI-Dokumentation zu statischen Dateien](../tutorial/static-files.md).

Sie können sie direkt von `fastapi.staticfiles` importieren:

```python
from fastapi.staticfiles import StaticFiles
```

# `UploadFile`-Klasse

Sie können *Pfadoperation-Funktionsparameter* als Parameter vom Typ `UploadFile` definieren, um Dateien aus dem Request zu erhalten.

Sie können es direkt von `fastapi` importieren:

```python
from fastapi import UploadFile
```

::: fastapi.UploadFile
    options:
        members:
            - file
            - filename
            - size
            - headers
            - content_type

```Python hl_lines="1  3" title="app/routers/users.py"
{!../../../docs_src/bigger_applications/app/routers/users.py!}
```

### *Pfadoperationen* mit `APIRouter`

Und dann verwenden Sie ihn, um Ihre *Pfadoperationen* zu deklarieren.

Verwenden Sie ihn auf die gleiche Weise wie die Klasse `FastAPI`:

### Étape 1 : import `FastAPI`

```Python hl_lines="1"
{!../../../docs_src/first_steps/tutorial001.py!}
```

`FastAPI` est une classe Python qui fournit toutes les fonctionnalités nécessaires au lancement de votre API.

!!! note "Détails techniques"
    `FastAPI` est une classe héritant directement de `Starlette`.

    {!> ../../../docs_src/extra_models/tutorial001_py310.py!}
    ```

### Sobre `**user_in.dict()`

#### O `.dict()` do Pydantic

`user_in` é um modelo Pydantic da classe `UserIn`.

Os modelos Pydantic possuem um método `.dict()` que retorna um `dict` com os dados do modelo.

Então, se criarmos um objeto Pydantic `user_in` como:

```Python

### Create Peewee models for our data

Now create the Peewee models (classes) for `User` and `Item`.

This is the same you would do if you followed the Peewee tutorial and updated the models to have the same data as in the SQLAlchemy tutorial.

!!! tip
    Peewee also uses the term "**model**" to refer to these classes and instances that interact with the database.

    Aber erinnern Sie sich, dass, wenn Sie `Query`, `Path`,  `Header` und andere von `fastapi` importieren, diese tatsächlich Funktionen sind, welche spezielle Klassen zurückgeben.

!!! info
    Um Header zu deklarieren, müssen Sie `Header` verwenden, da diese Parameter sonst als Query-Parameter interpretiert werden würden.

## Automatische Konvertierung

In Python können Sie Kontextmanager erstellen, indem Sie <a href="https://docs.python.org/3/reference/datamodel.html#context-managers" class="external-link" target="_blank">eine Klasse mit zwei Methoden erzeugen: `__enter__()` und `__exit__()`</a>.