* 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`.

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"_Se alguém estiver procurando construir uma API Python para produção, eu recomendaria fortemente o **FastAPI**. Ele é **lindamente projetado**, **simples de usar** e **altamente escalável**. Ele se tornou um **componente chave** para a nossa estratégia API first de desenvolvimento e está impulsionando diversas automações e serviços, como o nosso Virtual TAC Engineer._"

* 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.

* `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 SQLModel saberá que algo declarado como `str` será uma coluna SQL do tipo `TEXT` (ou `VARCHAR`, dependendo do banco de dados).

### Criar um Engine

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:

Ele também fará o **download** de arquivos para outros pacotes dos quais o FastAPI depende.

Em seguida, ele **extrairá** todos esses arquivos e os colocará em um diretório no seu computador.

Por padrão, ele colocará os arquivos baixados e extraídos no diretório que vem com a instalação do Python, que é o **ambiente global**.

{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[9,106] *}

## Utilize os `scopes`

O parâmetro `security_scopes` será do tipo `SecurityScopes`.

Ele terá a propriedade `scopes` com uma lista contendo todos os escopos requeridos por ele e todas as dependências que utilizam ele como uma subdependência. Isso significa, todos  os "dependentes"... pode soar meio confuso, e isso será explicado novamente mais adiante.

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.

Nesse caso, ele usaria o certificado para `someapp.example.com`.

<img src="/img/deployment/https/https03.drawio.svg">

O cliente já **confia** na entidade que gerou o certificado TLS (nesse caso, o Let's Encrypt, mas veremos sobre isso mais tarde), então ele pode **verificar** que o certificado é válido.

**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`.