O **FastAPI** criará o objeto do tipo `BackgroundTasks` para você e o passará como esse parâmetro.

## Crie uma função de tarefa { #create-a-task-function }

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.

Se você executar este exemplo e abrir seu navegador em [http://127.0.0.1:8000/items/3](http://127.0.0.1:8000/items/3), você verá uma resposta:

```JSON
{"item_id":3}
```

/// check | Verifique
Perceba que o valor que sua função recebeu (e retornou) é `3`, como um `int` do Python, não uma string `"3"`.

* Primeiro, garanta que você **entendeu o problema** que o pull request tenta resolver. Pode haver uma discussão mais longa em uma Discussion ou issue do GitHub.

* Também há uma boa chance de o pull request não ser realmente necessário porque o problema pode ser resolvido de uma **forma diferente**. Aí você pode sugerir ou perguntar sobre isso.

### Não se preocupe com estilo { #dont-worry-about-style }

/// note | Detalhes Técnicos

Na realidade, `Query`, `Path` e outros que você verá em seguida, criam objetos de subclasses de uma classe `Param` comum, que é ela mesma uma subclasse da classe `FieldInfo` do Pydantic.

E `Field` do Pydantic retorna uma instância de `FieldInfo` também.

`Body` também retorna objetos de uma subclasse de `FieldInfo` diretamente. E tem outras que você verá mais tarde que são subclasses da classe `Body`.

# Implantação { #deployment }

Implantar uma aplicação **FastAPI** é relativamente fácil.

## O que significa Implantação { #what-does-deployment-mean }

**Implantar** uma aplicação significa executar as etapas necessárias para torná-la **disponível para os usuários**.

Você pode definir um atributo como um subtipo. Por exemplo, uma `list` do Python:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial001_py310.py hl[12] *}

Isso fará com que tags seja uma lista de itens mesmo sem declarar o tipo dos elementos desta lista.

## Campos do tipo Lista com um parâmetro de tipo { #list-fields-with-type-parameter }

Mas o Python tem uma maneira específica de declarar listas com tipos internos ou "parâmetros de tipo":

# Aplicações Maiores - Múltiplos Arquivos { #bigger-applications-multiple-files }

Se você está construindo uma aplicação ou uma API web, é raro que você possa colocar tudo em um único arquivo.

**FastAPI** oferece uma ferramenta conveniente para estruturar sua aplicação, mantendo toda a flexibilidade.

/// info | Informação

Se você vem do Flask, isso seria o equivalente aos Blueprints do Flask.

///

* `www_redirect` - Se definido como True, as requisições para versões sem www dos hosts permitidos serão redirecionadas para suas versões com www. O padrão é `True`.

Se uma requisição recebida não for validada corretamente, uma resposta `400` será enviada.

## `GZipMiddleware` { #gzipmiddleware }

Gerencia respostas GZip para qualquer requisição que inclua `"gzip"` no cabeçalho `Accept-Encoding`.

O middleware lidará com respostas padrão e de streaming.

        final FessConfig fessConfig = ComponentUtil.getFessConfig();
        if (num == null) {
            num = fessConfig.getPagingSearchPageSizeAsInteger();
        }
        if (num > fessConfig.getPagingSearchPageMaxSizeAsInteger().intValue() || num <= 0) {
            num = fessConfig.getPagingSearchPageMaxSizeAsInteger();
        }
        return num;
    }

    @Override
    public String[] getLanguages() {

Isso significa que qualquer valor lido em Python a partir de uma variável de ambiente será uma `str`, e qualquer conversão para um tipo diferente ou validação precisa ser feita em código.

## Pydantic `Settings` { #pydantic-settings }