elif [ -x /etc/init.d/fess ]; then
        if command -v invoke-rc.d >/dev/null; then
            invoke-rc.d fess stop || true
        else
            /etc/init.d/fess stop || true
        fi

    # older suse linux distributions do not ship with systemd
    # but do not have an /etc/init.d/ directory
    # this tries to start the fess service on these

Ele não vai fazer conversões de dados com modelos do Pydantic, não irá converter a tipagem de nenhum conteúdo, etc.

Isso te dá bastante flexibilidade. Você pode retornar qualquer tipo de dado, sobrescrever qualquer declaração e validação nos dados, etc.

## Utilizando o `jsonable_encoder` em uma `Response`

    * If you are comparing Uvicorn, compare it against Daphne, Hypercorn, uWSGI, etc. Application servers.
* **Starlette**:
    * Will have the next best performance, after Uvicorn. In fact, Starlette uses Uvicorn to run. So, it probably can only get "slower" than Uvicorn by having to execute more code.
    * But it provides you the tools to build simple web applications, with routing based on paths, etc.

No hará ninguna conversión de datos con los modelos de Pydantic, no convertirá los contenidos a ningún tipo, etc.

Esto te da mucha flexibilidad. Puedes devolver cualquier tipo de datos, sobrescribir cualquier declaración o validación de datos, etc.

## Usar el `jsonable_encoder` en una `Response`

* **Starlette**:
    * Terá a melhor performance, depois do Uvicorn. De fato, Starlette utiliza Uvicorn para rodar. Então, ele provavelmente será "mais lento" que Uvicorn por ter que executar mais código.
    * Mas ele fornece a você as ferramentas para construir aplicações _web_ simples, com roteamento baseado em caminhos, etc.

            invoke-rc.d fess start || true
        else
            /etc/init.d/fess restart || true
        fi

    # older suse linux distributions do not ship with systemd
    # but do not have an /etc/init.d/ directory
    # this tries to start the fess service on these
    # as well without failing this script
    elif [ -x /etc/rc.d/init.d/fess ] ; then
        /etc/rc.d/init.d/fess restart || true
    fi
    echo " OK"
fi

///

## Declare atributos do modelo

Você pode então utilizar `Field` com atributos do modelo:

{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001.py hl[11:14] *}

`Field` funciona da mesma forma que `Query`, `Path` e `Body`, ele possui todos os mesmos parâmetros, etc.

/// note | Detalhes técnicos

///

And when you return a `Response`, **FastAPI** will pass it directly.

It won't do any data conversion with Pydantic models, it won't convert the contents to any type, etc.

This gives you a lot of flexibility. You can return any data type, override any data declaration or validation, etc.

## Using the `jsonable_encoder` in a `Response` { #using-the-jsonable-encoder-in-a-response }

    * HTTP Basic authentication.
    * HTTP Digest, etc.
* `oauth2`: todas as formas do OAuth2 para lidar com segurança (chamados "fluxos").
    * Vários desses fluxos são apropriados para construir um provedor de autenticação OAuth2 (como Google, Facebook, X (Twitter), GitHub, etc):
        * `implicit`
        * `clientCredentials`
        * `authorizationCode`

mc mb -l myminio/test-bucket
mc mb -l myminio/multi-key-poc

export MC_HOST_myminio1="http://minio123:minio123@localhost:9000/"

mc cp /etc/issue myminio1/test-bucket
ret=$?
if [ $ret -ne 0 ]; then
	echo "BUG: PutObject to bucket: test-bucket should succeed. Failed"
	exit 1
fi

mc cp /etc/issue myminio1/multi-key-poc | grep -q "Insufficient permissions to access this path"
ret=$?
if [ $ret -eq 0 ]; then