/// check | "**FastAPI** 👍 ⚫️"

👑 🕸 💽 🏃 **FastAPI** 🈸.

👆 💪 🌀 ⚫️ ⏮️ 🐁, ✔️ 🔁 👁-🛠️ 💽.

✅ 🌅 ℹ [🛠️](deployment/index.md){.internal-link target=_blank} 📄.

///

## 📇 & 🚅

O caminho mais comum de fazer isso é ter um arquivo `requirements.txt` com os nomes dos pacotes e suas versões, um por linha.

Você, naturalmente, usaria as mesmas ideias que você leu em [Sobre Versões do FastAPI](versions.md){.internal-link target=_blank} para definir os intervalos de versões.

Por exemplo, seu `requirements.txt` poderia parecer com:

```
fastapi>=0.68.0,<0.69.0
pydantic>=1.8.0,<2.0.0
uvicorn>=0.15.0,<0.16.0
```

## Install `WebSockets`

Make sure you create a [virtual environment](../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank}, activate it, and install `websockets`:

<div class="termy">

```console
$ pip install websockets

---> 100%
```

</div>

## WebSockets client

### In production

```

</div>

**強烈建議**你編寫或複製程式碼、進行修改並在本地端運行。

在編輯器中使用它，才能真正體會到 FastAPI 的好處，可以看到你只需編寫少量程式碼，以及所有的型別檢查、自動補齊等功能。

---

## 安裝 FastAPI

第一步是安裝 FastAPI。

確保你建立一個[虛擬環境](../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank}，啟用它，然後**安裝 FastAPI**：

<div class="termy">

```console
$ pip install "fastapi[standard]"

---> 100%
```

</div>

/// note

    if (!enabled_) {
      return absl::OkStatus();
    }
    if (first_call_) {
      first_call_ = false;
      return absl::OkStatus();
    }
    return tensorflow::errors::Internal("Graph pass runs for more than once!");
  }

 private:
  bool first_call_ = true;
};

// After the graph pass is registered, it takes effect globally and can affect

- github.com/blang/semver: [v3.5.1+incompatible](https://github.com/blang/semver/tree/v3.5.1)
- github.com/jmespath/go-jmespath/internal/testify: [v1.5.1](https://github.com/jmespath/go-jmespath/internal/testify/tree/v1.5.1)
- go.opentelemetry.io/otel/exporters/otlp/internal/retry: v1.10.0



# v1.29.0-rc.2


## Downloads for v1.29.0-rc.2



### Source Code

отличным вариантом (среди многих других) для разработки веб-API и приложений
в области дата-сайенс / машинного обучения.

Как добиться такого параллелизма в эксплуатации описано в разделе [Развёртывание](deployment/index.md){.internal-link target=_blank}.

## `async` и `await`

В современных версиях Python разработка асинхронного кода реализована очень интуитивно.

Para ver como alcançar esse paralelismo em produção veja a seção sobre [Deployment](deployment/index.md){.internal-link target=_blank}.

## `async` e `await`

# 🛠️ - 📉

🥇, 👆 💪 💚 👀 🔰 🌌 [ℹ FastAPI & 🤚 ℹ](help-fastapi.md){.internal-link target=_blank}.

## 🛠️

🚥 👆 ⏪ 🖖 🗃 & 👆 💭 👈 👆 💪 ⏬ 🤿 📟, 📥 📄 ⚒ 🆙 👆 🌐.

### 🕹 🌐 ⏮️ `venv`

👆 💪 ✍ 🕹 🌐 📁 ⚙️ 🐍 `venv` 🕹:

<div class="termy">

```console
$ python -m venv env
```

</div>

👈 🔜 ✍ 📁 `./env/` ⏮️ 🐍 💱 &amp; ⤴️ 👆 🔜 💪 ❎ 📦 👈 ❎ 🌐.

### 🔓 🌐

🔓 🆕 🌐 ⏮️:

///

**FastAPI**는 모두 Pydantic을 기반으로 되어 있습니다.

이 모든 것이 실제로 어떻게 사용되는지에 대해서는 [자습서 - 사용자 안내서](tutorial/index.md){.internal-link target=_blank} 에서 더 많이 확인하실 수 있습니다.

## **FastAPI**에서의 타입 힌트

**FastAPI**는 여러 부분에서 타입 힌트의 장점을 취하고 있습니다.

**FastAPI**에서 타입 힌트와 함께 매개변수를 선언하면 장점은:

* **에디터 도움**.
* **타입 확인**.