* O diretório `app` contém todo o código da aplicação. Ele possui um arquivo `app/__init__.py` vazio, o que o torna um "pacote Python" (uma coleção de "módulos Python"): `app`.
* Dentro dele, o arquivo `app/main.py` está localizado em um pacote Python (diretório com  `__init__.py`). Portanto, ele é um "módulo" desse pacote: `app.main`.
* Existem também um arquivo `app/dependencies.py`, assim como o `app/main.py`, ele é um "módulo": `app.dependencies`.

///

## Retorne o token

A resposta do endpoint `token` deve ser um objeto JSON.

Deve ter um `token_type`. No nosso caso, como estamos usando tokens "Bearer", o tipo de token deve ser "`bearer`".

E deve ter um `access_token`, com uma string contendo nosso token de acesso.

    Ao ter o tipo como `int | None`, o SQLModel saberá que essa coluna deve ser um `INTEGER` no banco de dados SQL e que ela deve ser `NULLABLE`.

* `Field(index=True)` informa ao SQLModel que ele deve criar um **índice SQL** para essa coluna, o que permitirá buscas mais rápidas no banco de dados ao ler dados filtrados por essa coluna.

```

////

O último `CommonQueryParams`, em:

```Python
... Depends(CommonQueryParams)
```

...é o que o **FastAPI** irá realmente usar para saber qual é a dependência.

É a partir dele que o FastAPI irá extrair os parâmetros passados e será o que o FastAPI irá realmente chamar.

---

Nesse caso, o primeiro `CommonQueryParams`, em:

//// tab | Python 3.8+

```Python

**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`.

    * Como o parâmetro `q` é declarado com `= None`, ele é opcional.
    * Sem o `None` ele poderia ser obrigatório (como o corpo no caso de `PUT`).
* Para requisições `PUT` para `/items/{item_id}`, lerá o corpo como JSON e:
    * Verifica que tem um atributo obrigatório `name` que deve ser `str`.
    * Verifica que tem um atributo obrigatório `price` que deve ser `float`.

* O processo pode ser **terminado** (ou "morto") por você, ou pelo sistema operacional. Nesse ponto, ele para de rodar/ser executado, e ele **não pode mais fazer coisas**.
* Cada aplicativo que você tem em execução no seu computador tem algum processo por trás dele, cada programa em execução, cada janela, etc. E normalmente há muitos processos em execução **ao mesmo tempo** enquanto um computador está ligado.

Ele foi um dos primeiros frameworks Python extremamente rápido baseado em `asyncio`. Ele foi feito para ser muito similar ao Flask.

/// note | "Detalhes técnicos"

Ele utiliza <a href="https://github.com/MagicStack/uvloop" class="external-link" target="_blank">`uvloop`</a> ao invés do '_loop_' `asyncio` padrão do Python. É isso que deixa ele tão rápido.

Somente evitar a cópia de arquivos não melhora muito as coisas, mas porque ele usou o cache para esse passo, ele pode **usar o cache para o próximo passo**. Por exemplo, ele pode usar o cache para a instrução que instala as dependências com:

Então, durante esse tempo, o computador pode ir e fazer outro trabalho, enquanto o "arquivo lento" 📝 termine.