Ser capaz de utilizar funções assíncronas em seus testes pode ser útil, por exemplo, quando você está realizando uma consulta em seu banco de dados de maneira assíncrona. Imagine que você deseja testar realizando requisições para a sua aplicação FastAPI e depois verificar que a sua aplicação inseriu corretamente as informações no banco de dados, ao utilizar uma biblioteca assíncrona para banco de dados.

#### "*Schema*" de dados

O termo "*schema*" também pode se referir à forma de alguns dados, como um conteúdo JSON.

Nesse caso, significaria os atributos JSON e os tipos de dados que eles possuem, etc.

#### OpenAPI e JSON *Schema*

OpenAPI define um *schema* de API para sua API. E esse *schema* inclui definições (ou "*schemas*") dos dados enviados e recebidos por sua API usando **JSON *Schema***, o padrão para *schemas* de dados JSON.

# Plantilla de FastAPI Full Stack

Las plantillas, aunque típicamente vienen con una configuración específica, están diseñadas para ser flexibles y personalizables. Esto te permite modificarlas y adaptarlas a los requisitos de tu proyecto, lo que las convierte en un excelente punto de partida. 🏁

Puedes utilizar esta plantilla para comenzar, ya que incluye gran parte de la configuración inicial, seguridad, base de datos y algunos endpoints de API ya realizados.

Puedes combinar *operaciones de path* regulares de la library de FastAPI con GraphQL en la misma aplicación.

/// tip | Consejo

**GraphQL** resuelve algunos casos de uso específicos.

Tiene **ventajas** y **desventajas** cuando lo comparas con **APIs web** comunes.

Asegúrate de evaluar si los **beneficios** para tu caso de uso compensan las **desventajas.** 🤓

///

## Librerías GraphQL

* Instalar **pacotes**
* Gerenciar **dependências e versões** de pacotes para seu projeto
* Certifique-se de ter um conjunto **exato** de pacotes e versões para instalar, incluindo suas dependências, para que você possa ter certeza de que pode executar seu projeto em produção exatamente da mesma forma que em seu computador durante o desenvolvimento, isso é chamado de **bloqueio**
* E muitas outras coisas

## Conclusão

## Estrategias de despliegue

Existen varias formas de hacerlo dependiendo de tu caso de uso específico y las herramientas que uses.

Puedes **desplegar un servidor** tú mismo usando un conjunto de herramientas, puedes usar **servicios en la nube** que haga parte del trabajo por ti, o usar otras posibles opciones.

## Exécuter le code

Tous les blocs de code peuvent être copiés et utilisés directement (il s'agit en fait de fichiers Python testés).

Pour exécuter l'un de ces exemples, copiez le code dans un fichier `main.py`, et commencez `uvicorn` avec :

<div class="termy">

```console
$ uvicorn main:app --reload

/// 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`.

Este parâmetro recebe um `dict`, as chaves são os códigos de status para cada retorno, como por exemplo `200`, e os valores são um outro `dict` com a informação de cada um deles.

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.

# Modelos de Parâmetros de Cookie

Se você possui um grupo de **cookies** que estão relacionados, você pode criar um **modelo Pydantic** para declará-los. 🍪

Isso lhe permitiria **reutilizar o modelo** em **diversos lugares** e também declarar validações e metadata para todos os parâmetros de uma vez. 😎

/// note | Nota

Isso é suportado desde a versão `0.115.0` do FastAPI. 🤓

///

/// tip | Dica