A história do **FastAPI** é, em grande parte, a história de seus predecessores.

Como dito na seção [Alternativas](alternatives.md):

<blockquote markdown="1">

**FastAPI** não existiria se não pelo trabalho anterior de outros.

Há muitas ferramentas criadas antes que ajudaram a inspirar sua criação.

* Colocar esses dados em um modelo do Pydantic.
* Gerar um `dict` sem valores padrão a partir do modelo de entrada (usando `exclude_unset`).
    * Dessa forma, você pode atualizar apenas os valores realmente definidos pelo usuário, em vez de substituir valores já armazenados por valores padrão do modelo.
* Criar uma cópia do modelo armazenado, atualizando seus atributos com as atualizações parciais recebidas (usando o parâmetro `update`).

Depois disso, toda a lógica de processamento é a mesma.

Mas por causa das nossas mudanças em `GzipRequest.body`, o corpo da requisição será automaticamente descomprimido quando for carregado pelo **FastAPI** quando necessário.

## Acessando o corpo da requisição em um manipulador de exceção { #accessing-the-request-body-in-an-exception-handler }

/// tip | Dica

				// proxy to replication target if active-active replication is in place.
				reader, proxy, perr = proxyGetToReplicationTarget(ctx, bucket, object, rs, r.Header, opts, proxytgts)
				if perr != nil {
					globalReplicationStats.Load().incProxy(bucket, getObjectAPI, true)
					proxyGetErr := ErrorRespToObjectError(perr, bucket, object)

{* ../../docs_src/security/tutorial006_an_py310.py hl[4,8,12] *}

Quando você tentar abrir a URL pela primeira vez (ou clicar no botão "Executar" na documentação) o navegador vai pedir pelo seu usuário e senha:

<img src="/img/tutorial/security/image12.png">

## Verifique o usuário { #check-the-username }

Aqui está um exemplo mais completo.

## Ressalva { #caveat }

Se você precisar realizar computação pesada em segundo plano e não necessariamente precisar que seja executada pelo mesmo processo (por exemplo, você não precisa compartilhar memória, variáveis, etc.), pode se beneficiar do uso de outras ferramentas maiores, como o [Celery](https://docs.celeryq.dev).

# Arquivos de Requisição { #request-files }

Você pode definir arquivos para serem enviados pelo cliente usando `File`.

/// info | Informação

Para receber arquivos enviados, primeiro instale [`python-multipart`](https://github.com/Kludex/python-multipart).

Garanta que você criou um [ambiente virtual](../virtual-environments.md), o ativou e então o instalou, por exemplo:

```console
$ pip install python-multipart
```

///

### Pydantic v1 e v2 na mesma aplicação { #pydantic-v1-and-v2-on-the-same-app }

Não é **suportado** pelo Pydantic ter um modelo do Pydantic v2 com campos próprios definidos como modelos do Pydantic v1, ou vice-versa.

```mermaid
graph TB
    subgraph "❌ Not Supported"
        direction TB

Mas não é possível ter um contêiner rodando sem **pelo menos um processo rodando**. Se o processo principal parar, o contêiner também para.

## Construir uma Imagem Docker para FastAPI { #build-a-docker-image-for-fastapi }

Okay, vamos construir algo agora! 🚀

Eu vou mostrar como construir uma **imagem Docker** para FastAPI **do zero**, baseada na imagem **oficial do Python**.

...ele possui os mesmos parâmetros que nosso `common_parameters` anterior:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[8] *}

Esses parâmetros são utilizados pelo **FastAPI** para "definir" a dependência.

Em ambos os casos teremos:

* Um parâmetro de consulta `q` opcional do tipo `str`.
* Um parâmetro de consulta `skip` do tipo `int`, com valor padrão `0`.