# Geração de Projetos - Modelo

Você pode usar um gerador de projetos para começar, por já incluir configurações iniciais, segurança, banco de dados e os primeiros _endpoints_ API já feitos para você.

Um gerador de projetos sempre terá uma pré-configuração que você pode atualizar e adaptar para suas próprias necessidades, mas pode ser um bom ponto de partida para seu projeto.

## Full Stack FastAPI PostgreSQL

E a sua aplicação faz algo como:

```Python
if "stanleyjobsox" == "stanleyjobson" and "love123" == "swordfish":
    ...
```

O Python terá que comparar todo o `stanleyjobso` tanto em `stanleyjobsox` como em `stanleyjobson` antes de perceber que as strings não são a mesma. Então isso levará alguns microssegundos a mais para retornar "Usuário ou senha incorretos".

Um contêiner normalmente tem um **único processo**, mas também é possível iniciar sub-processos a partir do processo principal, e dessa forma você terá **vários processos** no mesmo contêiner.

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

## Construindo uma Imagem Docker para FastAPI

Isso significa que, embora os clientes da API só possam enviar strings como chaves, desde que essas strings contenham inteiros puros, o Pydantic irá convertê-los e validá-los.

E o `dict` que você recebe como `weights` terá, na verdade, chaves `int` e valores` float`.

///

## Recapitulação

Com **FastAPI** você tem a flexibilidade máxima fornecida pelos modelos Pydantic, enquanto seu código é mantido simples, curto e elegante.

**FastAPI** faz uso dele para que você veja o erro no seu log, caso você utilize um modelo de Pydantic em `response_model`, e seus dados tenham erro.

Contudo, o cliente ou usuário não terão acesso a ele. Ao contrário, o cliente receberá um "Internal Server Error" com o HTTP status code `500`.

```mermaid
flowchart LR
    azkaban(prisoner-of-azkaban) --> |requires| harry-3[harry v3]
```

Mas agora o problema é que, se você instalar os pacotes globalmente (no ambiente global) em vez de em um **ambiente virtual** local, você terá que escolher qual versão do `harry` instalar.

Se você quiser executar `philosophers-stone`, precisará primeiro instalar `harry` versão `1`, por exemplo com:

<div class="termy">

```console

## Integrando com OpenAPI

Todas as declarações de requisições, validações e requisitos para suas dependências (e sub-dependências) serão integradas em um mesmo esquema OpenAPI.

Então, a documentação interativa também terá toda a informação sobre essas dependências:

<img src="/img/tutorial/dependencies/image01.png">

## Caso de Uso Simples

Mas você pode usar também <a href="https://typer.tiangolo.com/typer-cli/" class="external-link" target="_blank">Typer CLI</a>, e você terá auto-completação para comandos no seu terminal após instalar o _completion_.

Se você instalou Typer CLI, você pode instalar _completion_ com:

<div class="termy">

```console
$ typer --install-completion

Se você pode utilizar a **versão mais recente do Python**, utilize os exemplos para as últimas versões. Eles terão as **melhores e mais simples sintaxes**, como por exemplo, "**Python 3.10+**".

#### List

Por exemplo, vamos definir uma variável para ser uma `list` de `str`.

//// tab | Python 3.9+

### Recapitulando

Resumindo, você declara **uma vez** os tipos dos parâmetros, corpo etc. como parâmetros de função.

Você faz com tipos padrão do Python moderno.

Você não terá que aprender uma nova sintaxe, métodos ou classes de uma biblioteca específica etc.

Apenas **Python** padrão.

Por exemplo, para um `int`:

```Python
item_id: int
```