Se você tiver esse caso específico usando SQLModel (ou SQLAlchemy), você poderia fechar explicitamente a sessão depois que não precisar mais dela:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial014_an_py310.py ln[24:28] hl[28] *}

Dessa forma a sessão liberaria a conexão com o banco de dados, para que outras requisições pudessem usá-la.

O navegador então irá comunicar-se com esse endereço IP na porta 443 (a porta HTTPS).

A primeira parte dessa comunicação é apenas para estabelecer a conexão entre o cliente e o servidor e para decidir as chaves criptográficas a serem utilizadas, etc.

<img src="/img/deployment/https/https02.drawio.svg">

Esse interação entre o cliente e o servidor para estabelecer uma conexão TLS é chamada de Handshake TLS.

E também é usado internamente ao montar sub-aplicações.

Ter um proxy com um prefixo de path removido, nesse caso, significa que você poderia declarar um path em `/app` no seu código, mas então você adiciona uma camada no topo (o proxy) que colocaria sua aplicação **FastAPI** sob um path como `/api/v1`.

Nesse caso, o path original `/app` seria servido em `/api/v1/app`.

No caso de tokens ao portador (nosso caso), o valor desse cabeçalho deve ser `Bearer`.

Na verdade, você pode pular esse cabeçalho extra e ainda funcionaria.

Mas é fornecido aqui para estar em conformidade com as especificações.

Além disso, pode haver ferramentas que esperam e usam isso (agora ou no futuro) e que podem ser úteis para você ou seus usuários, agora ou no futuro.

Esse é o benefício dos padrões...

///

Mas você ainda precisa que seja exatamente `item-query`...

Então você pode declarar um `alias`, e esse alias será usado para encontrar o valor do parâmetro:

{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial009_an_py310.py hl[9] *}

## Descontinuando parâmetros { #deprecating-parameters }

Agora digamos que você não gosta mais desse parâmetro.

E normalmente esse **balanceador de carga** seria capaz de lidar com solicitações que vão para *outros* aplicativos em seu cluster (por exemplo, para um domínio diferente, ou sob um prefixo de URL diferente), e transmitiria essa comunicação para os contêineres certos para *esse outro* aplicativo em execução em seu cluster.

### Um Processo por Contêiner { #one-process-per-container }

* Ele contém um arquivo `app/main.py`. Como está dentro de um pacote Python (um diretório com um arquivo `__init__.py`), ele é um "módulo" desse pacote: `app.main`.
* Existe também um arquivo `app/dependencies.py`, assim como `app/main.py`, ele é um "módulo": `app.dependencies`.

Ele é projetado para ter funções que recebem dois parâmetros, uma "request" e uma "response". Então você "lê" partes da requisição, e "escreve" partes para a resposta. Por causa desse design, não é possível declarar parâmetros de requisição e corpos com as anotações de tipo padrão do Python como parâmetros de função.

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

Você declara a "forma" dos dados como classes com atributos.

E cada atributo tem um tipo.

Em seguida, você cria uma instância dessa classe com alguns valores e ela os validará, os converterá para o tipo apropriado (se for esse o caso) e fornecerá um objeto com todos os dados.

E você recebe todo o suporte do editor com esse objeto resultante.

Um exemplo da documentação oficial do Pydantic:

{* ../../docs_src/python_types/tutorial011_py310.py *}