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Crie uma função para ser executada como a tarefa em segundo plano.

É apenas uma função padrão que pode receber parâmetros.

Pode ser uma função `async def` ou um `def` normal, o **FastAPI** saberá como lidar com isso corretamente.

Neste caso, a função da tarefa escreverá em um arquivo (simulando o envio de um e-mail).

E como a operação de escrita não usa `async` e `await`, definimos a função com um `def` normal:

O mesmo exemplo ficaria então dessa forma:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial004_an_py310.py hl[19] *}

...e o **FastAPI** saberá o que fazer.

/// tip | Dica

Se isso parece mais confuso do que útil, não utilize, você não *precisa* disso.

É apenas um atalho. Por que o **FastAPI** se preocupa em ajudar a minimizar a repetição de código.

## Misture `Path`, `Query` e parâmetros de corpo { #mix-path-query-and-body-parameters }

Primeiro, é claro, você pode misturar `Path`, `Query` e declarações de parâmetro no corpo da requisição livremente e o **FastAPI** saberá o que fazer.

E você também pode declarar parâmetros de corpo como opcionais, definindo o valor padrão com `None`:

{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial001_an_py310.py hl[18:20] *}

/// note | Nota

* tê-los em uma ordem diferente
* não usar `Annotated`

...o Python tem uma pequena sintaxe especial para isso.

Passe `*`, como o primeiro parâmetro da função.

O Python não fará nada com esse `*`, mas saberá que todos os parâmetros seguintes devem ser chamados como argumentos nomeados (pares chave-valor), também conhecidos como <abbr title="De: K-ey W-ord Arg-uments"><code>kwargs</code></abbr>. Mesmo que eles não tenham um valor padrão.

O parâmetro de consulta `q` é do tipo `str | None`, isso significa que é do tipo `str`, mas também pode ser `None`, e de fato, o valor padrão é `None`, então o FastAPI saberá que não é obrigatório.

/// note | Nota

O FastAPI saberá que o valor de `q` não é obrigatório por causa do valor padrão `= None`.

Ter `str | None` permitirá que seu editor lhe ofereça melhor suporte e detecte erros.

///

### O Problema { #the-problem }

Então, qual é o problema em instalar pacotes no ambiente global do Python?

Em algum momento, você provavelmente acabará escrevendo muitos programas diferentes que dependem de **pacotes diferentes**. E alguns desses projetos em que você trabalha dependerão de **versões diferentes** do mesmo pacote. 😱

```Python
burgers = await get_burgers(2)
```

A chave aqui é o `await`. Ele diz ao Python que ele tem que esperar ⏸ por `get_burgers(2)` finalizar suas coisas 🕙 antes de armazenar os resultados em `burgers`. Com isso, o Python saberá que ele pode ir e fazer outras coisas 🔀 ⏯ nesse meio tempo (como receber outra requisição).

### Crie uma classe `Enum` { #create-an-enum-class }

Importe `Enum` e crie uma subclasse que herde de `str` e de `Enum`.

Ao herdar de `str`, a documentação da API saberá que os valores devem ser do tipo `string` e poderá renderizá-los corretamente.

Em seguida, crie atributos de classe com valores fixos, que serão os valores válidos disponíveis:

* `Field(index=True)` informa ao SQLModel que ele deve criar um **índice SQL** para essa coluna, o que permitirá buscas mais rápidas no banco de dados ao ler dados filtrados por essa coluna.

    O SQLModel saberá que algo declarado como `str` será uma coluna SQL do tipo `TEXT` (ou `VARCHAR`, dependendo do banco de dados).

### Criar um Engine { #create-an-engine }