## HTTPS para Desenvolvedores { #https-for-developers }

Aqui está um exemplo de como uma API HTTPS poderia ser estruturada, passo a passo, com foco principal nas ideias relevantes para desenvolvedores.

### Nome do domínio { #domain-name }

FastAPI, você também pode escrever suas próprias aplicações assíncronas com o <a href="https://anyio.readthedocs.io/en/stable/" class="external-link" target="_blank">AnyIO</a> por ser altamente compatível e ganhar seus benefícios (e.g. *concorrência estruturada*).

Eu criei outra biblioteca em cima do AnyIO, como uma fina camada acima, para melhorar um pouco as anotações de tipo e obter melhor **preenchimento automático**, **erros inline**, etc. Ela também possui uma introdução amigável e um...

    * Como as estruturas de dados do Pydantic são apenas instâncias de classes que você define, o preenchimento automático, linting, mypy e a sua intuição devem funcionar corretamente com seus dados validados.
* Valida **estruturas complexas**:
    * Use modelos hierárquicos do Pydantic, `List` e `Dict` do `typing` do Python, etc.

**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.

///

## Um exemplo de estrutura de arquivos { #an-example-file-structure }

Digamos que você tenha uma estrutura de arquivos como esta:

```
.
├── app
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py

Não se preocupe, com a forma como o código está estruturado, garantiremos que usamos **uma única *sessão* SQLModel por requisição** mais tarde, isso é realmente o que o `check_same_thread` está tentando conseguir.

### Criar as Tabelas { #create-the-tables }

#### Estrutura de diretórios { #directory-structure }

Agora você deve haver uma estrutura de diretório como:

```
.
├── app
│   ├── __init__.py
│   └── main.py
├── Dockerfile
└── requirements.txt
```

Ela é apenas uma função que pode receber os mesmos parâmetros de uma *função de operação de rota*:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[8:9] *}

E pronto.

**2 linhas**.

E com a mesma forma e estrutura de todas as suas *funções de operação de rota*.

Você pode pensar nela como uma *função de operação de rota* sem o "decorador" (sem a linha `@app.get("/some-path")`).

E com qualquer retorno que você desejar.

* <abbr title="Um método de aprendizado de máquina que usa redes neurais artificiais com numerosas camadas ocultas entre as camadas de entrada e saída, desenvolvendo assim uma estrutura interna abrangente">Deep Learning</abbr>

### O abbr fornece uma frase completa e uma explicação { #the-abbr-gives-a-full-phrase-and-an-explanation }

No te preocupes, con la forma en que está estructurado el código, nos aseguraremos de usar **una sola *session* de SQLModel por request** más adelante, esto es realmente lo que intenta lograr el `check_same_thread`.

### Crear las Tablas { #create-the-tables }

* `int`
* `float`
* `bool`
* `bytes`

{* ../../docs_src/python_types/tutorial005_py39.py hl[1] *}

### Tipos genéricos com parâmetros de tipo { #generic-types-with-type-parameters }

Existem algumas estruturas de dados que podem conter outros valores, como `dict`, `list`, `set` e `tuple`. E os valores internos também podem ter seu próprio tipo.