Em seguida, ele **extrairá** todos esses arquivos e os colocará em um diretório no seu computador.

Por padrão, ele colocará os arquivos baixados e extraídos no diretório que vem com a instalação do Python, que é o **ambiente global**.

## O que são ambientes virtuais

A solução para os problemas de ter todos os pacotes no ambiente global é usar um **ambiente virtual para cada projeto** em que você trabalha.

        return parallelize(subProjectTestClassTimes, testCoverage) { numberOfBatches ->
            when (testCoverage.os) {
                Os.LINUX -> ParallelizationMethod.TestDistribution
                Os.ALPINE -> ParallelizationMethod.TestDistributionAlpine
                else -> ParallelizationMethod.TeamCityParallelTests(numberOfBatches)
            }
        }
    }

Isso significa que o **FastAPI** foi testado especificamente com os editores usados por 80% dos desenvolvedores Python. Como a maioria dos outros editores tendem a funcionar de forma similar, todos os seus benefícios devem funcionar para virtualmente todos os editores.

Dessa forma eu pude encontrar a melhor maneira de reduzir duplicação de código o máximo possível, ter completação de texto em todos os lugares, conferência de tipos e erros etc.

Uma imagem de contêiner é uma versão **estática** de todos os arquivos, variáveis de ambiente e do comando/programa padrão que deve estar presente num contêiner. **Estática** aqui significa que a **imagem** de contêiner não está rodando, não está sendo executada, somente contém os arquivos e metadados empacotados.

Mas uma variável como `user-agent` é inválida em Python.

Portanto, por padrão, `Header` converterá os caracteres de nomes de parâmetros de sublinhado (`_`) para hífen (`-`) para extrair e documentar os cabeçalhos.

Além disso, os cabeçalhos HTTP não diferenciam maiúsculas de minúsculas, portanto, você pode declará-los com o estilo padrão do Python (também conhecido como "snake_case").

{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial001_py39.py hl[7:9,12:13,16:17,21] *}

Note que as *operações de rota* definem os modelos que usam para o corpo da requisição e o corpo da resposta, usando os modelos `Item` e `ResponseMessage`.

### Documentação da API

Se você acessar a documentação da API, verá que ela tem os **schemas** para os dados a serem enviados nas requisições e recebidos nas respostas:

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image01.png">

    /**
     * @throws Exception
     */
    @Test
    public void testIsToOs() throws Exception {
        final int result = copy(is, os);
        assertThat(result, is(srcBytes.length));
        assertThat(os.toByteArray(), is(srcBytes));
    }

    /**
     * @throws Exception
     */
    @Test
    public void testReaderToWriter() throws Exception {

	export CGO_ENABLED=0

	## List of architectures and OS to test coss compilation.
	SUPPORTED_OSARCH="linux/ppc64le linux/mips64 linux/amd64 linux/arm64 linux/s390x darwin/arm64 darwin/amd64 freebsd/amd64 windows/amd64 linux/arm linux/386 netbsd/amd64 linux/mips openbsd/amd64 linux/riscv64"
}

function _build() {
	local osarch=$1
	IFS=/ read -r -a arr <<<"$osarch"
	os="${arr[0]}"
	arch="${arr[1]}"

O **FastAPI** **extrairá** os dados para **cada campo** dos **parâmetros de consulta** presentes na requisição, e fornecerá o modelo Pydantic que você definiu.


## Verifique os Documentos

Você pode ver os parâmetros de consulta nos documentos de IU em `/docs`:

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/query-param-models/image01.png">
</div>

```
.
├── app
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py
└── static/
```

### Baixe os arquivos

Baixe os arquivos estáticos necessários para a documentação e coloque-os no diretório `static/`.

Você provavelmente pode clicar com o botão direito em cada link e selecionar uma opção semelhante a `Salvar link como...`.

**Swagger UI** usa os arquivos: