Kullanımı çok kolay ve sezgisel, kolaylıkla genişletilebilecek ve modüler bileşenlere sahip olacak şekilde tasarlandı.

Sahip olduğu bir kaç özellik:

* Cidden etkileyici bir performans.
* WebSocket desteği.
* İşlem-içi arka plan görevleri.
* Başlatma ve kapatma olayları.

                    final File moduleDir = new File(esDir, "modules");
                    if (moduleDir.isDirectory()) {
                        settingsBuilder.put("path.modules", moduleDir.getAbsolutePath());
                    } else {
                        settingsBuilder.put("path.modules", new File(System.getProperty("user.dir"), "modules").getAbsolutePath());
                    }

    /**
     *
     *
     * Property {@code jcifs.resolveOrder} (string, default {@code LMHOSTS,DNS,WINS,BCAST})
     *
     * @return order and selection of resolver modules, see {@link ResolverType}
     */
    List<ResolverType> getResolveOrder();

    /**
     *
     * Property {@code jcifs.netbios.baddr} (string, default {@code 255.255.255.255})
     *

### Concorrência + Paralelismo: Web + Machine learning

Com **FastAPI** você pode levar a vantagem da concorrência que é muito comum para desenvolvimento web (o mesmo atrativo de NodeJS).

<img src="/img/python-types/image06.png">

Nota que esto significa "`one_person` es una **instance** de la clase `Person`".

No significa "`one_person` es la **clase** llamada `Person`".

## Modelos Pydantic

<a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a> es un paquete de Python para realizar la validación de datos.

Declaras la "forma" de los datos como clases con atributos.

Se sua aplicação for **simples**, isso provavelmente **não será um problema**, e você pode não precisar especificar limites de memória rígidos. Mas se você estiver **usando muita memória** (por exemplo, com **modelos de aprendizado de máquina**), deve verificar quanta memória está consumindo e ajustar o **número de contêineres** que executa em **cada máquina** (e talvez adicionar mais máquinas ao seu cluster).

dicionário e garantir que ele seja serializável para JSON, utilizando o mesmo[Codificador Compatível com JSON](../tutorial/encoder.md){.internal-link target=_blank} explicado no tutorial. Isso permite que você retorne **objetos abstratos**, como modelos do banco de dados, por exemplo.

Mas se você tem certeza que o conteúdo que você está retornando é **serializável com JSON**, você pode passá-lo diretamente para a classe de resposta e evitar o trabalho extra que o FastAPI teria ao passar...

    continue to work as they always have, but we're moving everything to the new
    OkHttp 3 API. The `okhttp-apache` and `okhttp-urlconnection` modules should
    be only be used to accelerate a transition to OkHttp's request/response API.
    These deprecated modules will be dropped in an upcoming OkHttp 3.x release.

 *  **Canceling batches of calls is now the application's responsibility.**

</div>

<details markdown="1">
<summary><code>uvicorn main:app --reload</code> komutuyla ilgili...</summary>

`uvicorn main:app` komutunu şu şekilde açıklayabiliriz:

* `main`: dosya olan `main.py` (yani Python "modülü").
* `app`: ise `main.py` dosyasının içerisinde `app = FastAPI()` satırında oluşturduğumuz `FastAPI` nesnesi.

<img src="/img/python-types/image06.png">

Perceba que isso significa que "`one_person` é uma **instância** da classe `Person`".

Isso não significa que "`one_person` é a **classe** chamada `Person`".

## Modelos Pydantic

O <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a> é uma biblioteca Python para executar a validação de dados.

Você declara a "forma" dos dados como classes com atributos.