Por exemplo, vamos dizer que você esteja utilizando a versão `0.45.0` no seu _app_.

Se você usa um arquivo `requirements.txt`, dá para especificar a versão assim:

```txt
fastapi==0.45.0
```

isso significa que você pode usar exatamente a versão `0.45.0`.

Ou você poderia fixar assim:

```txt
fastapi>=0.45.0,<0.46.0
```

Importe `Enum` e crie uma sub-classe que herde de `str` e de `Enum`.

Por herdar de `str` a documentação da API vai ser capaz de saber que os valores devem ser do tipo `string` e assim ser capaz de mostrar eles corretamente.

Assim, crie atributos de classe com valores fixos, que serão os valores válidos disponíveis.

```Python hl_lines="1  6-9"
{!../../../docs_src/path_params/tutorial005.py!}
```

**FastAPI** não é uma alternativa para **Requests**. O escopo deles é muito diferente.

Na verdade é comum utilizar Requests *dentro* de uma aplicação FastAPI.

Ainda assim, FastAPI pegou alguma inspiração do Requests.

**Requests** é uma biblioteca para interagir com APIs (como um cliente), enquanto **FastAPI** é uma biblioteca para *construir* APIs (como um servidor).

 *   <li>next();
 * </ol>
 *
 * <p>This particular order of operations may be unrealistic, and testing all 3^5 of them may be
 * thought of as overkill; however, it's difficult to determine which proper subset of this massive
 * set would be sufficient to expose any possible bug. Brute force is simpler.
 *
 * <p>To use this class the concrete subclass must implement the {@link

Se você selecionar "Acompanhando" (Watching) em vez de "Apenas Lançamentos" (Releases only) você receberá notificações quando alguém tiver uma nova pergunta.

Assim podendo tentar ajudar a resolver essas questões.

## Faça perguntas

Quanto mais simples o problema resolvido pela ferramenta, melhor a performance que ela terá. E a maioria dos _benchmarks_ não testam as características adicionais fornecidas pela ferramenta.

A hierarquia segue assim:

* **Uvicorn**: um servidor ASGI
    * **Starlette**: (utiliza Uvicorn) um _microframework web_

      assertEquals(2 * i, Strings.repeat(input, i).length());
    }

    try {
      Strings.repeat("x", -1);
      fail();
    } catch (IllegalArgumentException expected) {
    }
    try {
      // Massive string
      Strings.repeat("12345678", (1 << 30) + 3);
      fail();
    } catch (ArrayIndexOutOfBoundsException expected) {
    }
  }

  // TODO: could remove if we got NPT working in GWT somehow

* Testes _backend_ _REST_ baseados no **Pytest**, integrados com Docker, então você pode testar a interação completa da API, independente do banco de dados. Como roda no Docker, ele pode construir um novo repositório de dados do zero toda vez (assim você pode usar ElasticSearch, MongoDB, CouchDB, ou o que quiser, e apenas testar que a API esteja funcionando).

Enquanto você e seu _crush_ :heart_eyes: estão ocupados não permitindo que ninguém passe a frente e pegue seus hambúrgueres assim que estiverem prontos, você não pode dar atenção ao seu _crush_ :heart_eyes:.

      assertEquals(2 * i, Strings.repeat(input, i).length());
    }

    try {
      Strings.repeat("x", -1);
      fail();
    } catch (IllegalArgumentException expected) {
    }
    try {
      // Massive string
      Strings.repeat("12345678", (1 << 30) + 3);
      fail();
    } catch (ArrayIndexOutOfBoundsException expected) {
    }
  }

  // TODO: could remove if we got NPT working in GWT somehow