Il y a de nombreux autres objets et modèles qui seront automatiquement convertis en JSON. Essayez d'utiliser vos favoris, il est fort probable qu'ils soient déjà supportés.

## Récapitulatif

* Importez `FastAPI`.
* Créez une instance d'`app`.
* Ajoutez une **décorateur d'opération de chemin** (tel que `@app.get("/")`).
* Ajoutez une **fonction de chemin** (telle que `def root(): ...` comme ci-dessus).

   * href="http://gee.cs.oswego.edu/dl/html/StreamParallelGuidance.html">efficiently splittable</a>
   * if and only if {@code stream} was efficiently splittable and its underlying spliterator
   * reported {@link Spliterator#SUBSIZED}. This is generally the case if the underlying stream
   * comes from a data structure supporting efficient indexed random access, typically an array or
   * list.
   *

Então, para que tudo funcione corretamente, é melhor especificar explicitamente as origens permitidas.

## Usar `CORSMiddleware`

Você pode configurá-lo em sua aplicação **FastAPI** usando o `CORSMiddleware`.

* Importe `CORSMiddleware`.
* Crie uma lista de origens permitidas (como strings).
* Adicione-a como um "middleware" à sua aplicação **FastAPI**.

Você também pode especificar se o seu backend permite:

)

type scanStatus uint8

const (
	scanStateNone scanStatus = iota
	scanStateStarted
	scanStateSuccess
	scanStateError

	// Time in which the initiator of a scan must have reported back.
	metacacheMaxRunningAge = time.Minute

	// Max time between client calls before dropping an async cache listing.
	metacacheMaxClientWait = 3 * time.Minute

Por exemplo, se você precisa bastante de performance, você pode instalar e utilizar o <a href="https://github.com/ijl/orjson" class="external-link" target="_blank">`orjson`</a> e definir a resposta para ser uma `ORJSONResponse`.

Importe a classe, ou subclasse, de `Response` que você deseja utilizar e declare ela no *decorador de operação de rota*.

Para respostas grandes, retornar uma `Response` diretamente é muito mais rápido que retornar um dicionário.

  val oldName = currentThread.name
  currentThread.name = name
  try {
    block()
  } finally {
    currentThread.name = oldName
  }
}

/** Returns the Content-Length as reported by the response headers. */
internal fun Response.headersContentLength(): Long {
  return headers["Content-Length"]?.toLongOrDefault(-1L) ?: -1L
}

/** Returns an immutable copy of this. */

Como é desencorajado, a documentação interativa com Swagger UI não irá mostrar a documentação para o corpo da requisição para um `GET`, e proxies que intermediarem podem não suportar o corpo da requisição.

///

## Importe o `BaseModel` do Pydantic

Primeiro, você precisa importar `BaseModel` do `pydantic`:

```Python hl_lines="4"
{!../../docs_src/body/tutorial001.py!}
```

## Crie seu modelo de dados

///

## Execute o Programa Servidor

Se você instalou um servidor ASGI manualmente, normalmente precisará passar uma string de importação em um formato especial para que ele importe sua aplicação FastAPI:

<div class="termy">

```console
$ uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 80

<span style="color: green;">INFO</span>:     Uvicorn running on http://0.0.0.0:80 (Press CTRL+C to quit)

                try {
                    fixTimestamp(file, readMetadata(file), ((RepositoryMetadata) metadata).getMetadata());
                } catch (RepositoryMetadataReadException e) {
                    // will be reported via storeInlocalRepository
                }
            }
        } else {
            // It's a POM - we don't need to retrieve it first
            file = new File(

## Sobrescreva exceções de validação da requisição

Quando a requisição contém dados inválidos, **FastAPI** internamente lança para o `RequestValidationError`.

Para sobrescrevê-lo, importe o `RequestValidationError` e use-o com o `@app.exception_handler(RequestValidationError)` para decorar o manipulador de exceções.

```Python hl_lines="2  14-16"
{!../../docs_src/handling_errors/tutorial004.py!}
```