Isso foi projetado assim principalmente para permitir o uso dos mesmos objetos "yielded" por dependências dentro de tarefas em segundo plano, porque o código de saída seria executado depois que as tarefas em segundo plano fossem concluídas.

Quanto mais simples o problema resolvido pela ferramenta, melhor a performance que ela terá. E a maioria dos _benchmarks_ não testam as características adicionais fornecidas pela ferramenta.

A hierarquia segue assim:

* **Uvicorn**: um servidor ASGI
    * **Starlette**: (utiliza Uvicorn) um _microframework web_

Por exemplo, se você tem um parâmetro de cabeçalho `save_data` no código, o cabeçalho HTTP esperado será `save-data`, e ele aparecerá assim na documentação.

Se por algum motivo você precisar desativar essa conversão automática, também poderá fazê-lo para modelos do Pydantic para parâmetros de cabeçalho.

Usando apenas `BackgroundTasks` (e não `BackgroundTask`), é possível usá-la como um parâmetro de *função de operação de rota* e deixar o **FastAPI** cuidar do resto para você, assim como ao usar o objeto `Request` diretamente.

Ainda é possível usar `BackgroundTask` sozinho no FastAPI, mas você precisa criar o objeto no seu código e retornar uma `Response` da Starlette incluindo-o.

O `RequestValidationError` contém o `body` que ele recebeu de dados inválidos.

Você pode utilizá-lo enquanto desenvolve seu app para registrar o *body* e debugá-lo, e assim retorná-lo ao usuário, etc.

{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial005_py39.py hl[14] *}

Tente enviar um item inválido como este:

```JSON
{
  "title": "towel",
  "size": "XL"
}
```

/// info | Informação

Se você é um "Pythonista" muito rigoroso, pode não gostar do estilo do nome do parâmetro `tokenUrl` em vez de `token_url`.

Isso ocorre porque ele usa o mesmo nome da especificação do OpenAPI. Assim, se você precisar investigar mais sobre qualquer um desses esquemas de segurança, pode simplesmente copiar e colar para encontrar mais informações sobre isso.

///

Dessa forma, você pode adicionar anotações de tipo corretas às suas funções, mesmo quando estiver retornando um tipo diferente do modelo de resposta, para ser usado pelo editor e ferramentas como mypy. E ainda assim você pode fazer com que o FastAPI faça a validação de dados, documentação, etc. usando o `response_model`.

* PostgreSQL
* MySQL
* SQLite
* Oracle
* Microsoft SQL Server, etc.

Neste exemplo, usaremos **SQLite**, porque ele usa um único arquivo e o Python tem suporte integrado. Assim, você pode copiar este exemplo e executá-lo como está.

Mais tarde, para sua aplicação em produção, você pode querer usar um servidor de banco de dados como o **PostgreSQL**.

/// tip | Dica

padrão, o recarregamento automático está desativado. Ele também escuta no endereço IP `0.0.0.0`, o que significa todos os endereços IP disponíveis; dessa forma, ficará acessível publicamente para qualquer pessoa que consiga se comunicar com a máquina. É assim que você normalmente o executaria em produção, por exemplo, em um contêiner.

Na maioria dos casos, você teria (e deveria ter) um "proxy de terminação" tratando o HTTPS por cima; isso dependerá de como você faz o deploy da sua aplicação, seu...

Cada um desses `dict` de retorno pode ter uma chave `model`, contendo um modelo do Pydantic, assim como o `response_model`.

O **FastAPI** pegará este modelo, gerará o esquema JSON dele e incluirá no local correto do OpenAPI.