import java.util.List;
import java.util.Locale;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.Future;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.stream.Collectors;

import org.apache.logging.log4j.LogManager;
import org.apache.logging.log4j.Logger;

```Python
some_variable: PlaneItem | CarItem
```

Mas se colocarmos isso em `response_model=PlaneItem | CarItem` teríamos um erro, pois o Python tentaria executar uma **operação inválida** entre `PlaneItem` e `CarItem` em vez de interpretar isso como uma anotação de tipo.

## Lista de modelos

Da mesma forma, você pode declarar respostas de listas de objetos.

        decisions.
*   PluggableDevice
    *   Third-party devices can now connect to TensorFlow as plug-ins through
        [StreamExecutor C API](https://github.com/tensorflow/community/blob/master/rfcs/20200612-stream-executor-c-api.md).
        and
        [PluggableDevice](https://github.com/tensorflow/community/blob/master/rfcs/20200624-pluggable-device-for-tensorflow.md)
        interface.
        *   Add custom ops and kernels through

FastAPI utiliza um padrão para construir frameworks e servidores web em Python chamado <abbr title="Asynchronous Server Gateway Interface">ASGI</abbr>. FastAPI é um framework web ASGI.

A principal coisa que você precisa para executar uma aplicação **FastAPI** (ou qualquer outra aplicação ASGI) em uma máquina de servidor remoto é um programa de servidor ASGI como o **Uvicorn**, que é o que vem por padrão no comando `fastapi`.

* `seek(offset)`: Vai para o byte na posição `offset` (`int`) no arquivo.
    * Por exemplo, `await myfile.seek(0)` irá para o início do arquivo.
    * Isso é especialmente útil se você executar `await myfile.read()` uma vez e precisar ler o conteúdo novamente.
* `close()`: Fecha o arquivo.

Como todos esses métodos são métodos `assíncronos`, você precisa "aguardar" por eles.

    QUICK_FEEDBACK_LINUX_ONLY("Quick Feedback - Linux Only", "Run checks and functional tests (embedded executer, Linux)", "QuickFeedbackLinuxOnly"),
    QUICK_FEEDBACK("Quick Feedback", "Run checks and functional tests (embedded executer, Windows)", "QuickFeedback"),
    PULL_REQUEST_FEEDBACK("Pull Request Feedback", "Run various functional tests", "PullRequestFeedback"),

Internamente, **FastAPI CLI** usa <a href="https://www.uvicorn.org" class="external-link" target="_blank">Uvicorn</a>, um servidor ASGI de alta performance e pronto para produção. 😎

## `fastapi dev`

Quando você roda `fastapi dev`, isso vai executar em modo de desenvolvimento.

///

## Motivations

Prenons un exemple simple :

{*../../docs_src/python_types/tutorial001.py*}

Exécuter ce programe affiche :

```
John Doe
```

La fonction :

* Prend un `first_name` et un `last_name`.
* Convertit la première lettre de chaque paramètre en majuscules grâce à `title()`.

Com o Sistema de Injeção de Dependência, você também pode informar ao **FastAPI** que sua *função de operação de rota* também "depende" em algo a mais que deve ser executado antes de sua *função de operação de rota*, e o **FastAPI** se encarrega de executar e "injetar" os resultados.

Outros termos comuns para essa mesma ideia de "injeção de dependência" são:

* recursos
* provedores
* serviços
* injetáveis
* componentes

## Plug-ins em **FastAPI**

It is possible to run multiple TensorFlow models in parallel. For example,
`ModelServer` collates all computation graphs exposed to it (from multiple
`SavedModel`) and executes them in parallel on available executors. Running
TensorFlow in a multitenant design mixes the risks described above with the
inherent ones from multitenant configurations. The primary areas of concern are