## Sobre integrações de terceiros

Neste exemplos nós estamos utilizando o fluxo de senha do OAuth2.

Isso é apropriado quando nós estamos autenticando em nossa própria aplicação, provavelmente com o nosso próprio "*frontend*".

Porque nós podemos confiar nele para receber o `username` e o `password`, pois nós controlamos isso.

/// note | Nota

Se você utilizar uma classe de Resposta sem media type, o FastAPI esperará que sua resposta não tenha conteúdo, então ele não irá documentar o formato da resposta na documentação OpenAPI gerada.

///

### Criando o objeto `Settings`

Importe a classe `BaseSettings` do Pydantic e crie uma nova subclasse, de forma parecida com um modelo do Pydantic.

Os atributos da classe são declarados com anotações de tipo, e possíveis valores padrão, da mesma maneira que os modelos do Pydantic.

Você pode utilizar todas as ferramentas e funcionalidades de validação que são utilizadas nos modelos do Pydantic, como tipos de dados diferentes e validações adicionei com `Field()`.

dela mesma, e usar internamente apenas dados que não dependam de recursos de dependências com `yield`.

Por exemplo, em vez de utilizar a mesma sessão do banco de dados, você criaria uma nova sessão dentro da tarefa de background, e você obteria os objetos do banco de dados utilizando essa nova sessão. E então, em vez de passar o objeto obtido do banco de dados como um parâmetro para a função da tarefa de background, você passaria o ID desse objeto e buscaria ele novamente dentro da função...

///


## Type Hints com Metadados de Anotações

O Python possui uma funcionalidade que nos permite incluir **<abbr title="Informação sobre a informação, neste caso, informação sobre o tipo, e.g. uma descrição.">metadados</abbr> adicionais** nos type hints utilizando `Annotated`.

//// tab | Python 3.9+

<span style="color: green;">INFO</span>:     Waiting for application startup.
<span style="color: green;">INFO</span>:     Application startup complete.
```

</div>

/// note | Nota

El comando `uvicorn main:app` se refiere a:

* `main`: el archivo `main.py` (el "módulo" de Python).
* `app`: el objeto creado dentro de `main.py` con la línea `app = FastAPI()`.

### Criar uma Dependência de Sessão

Uma **`Session`** é o que armazena os **objetos na memória** e acompanha as alterações necessárias nos dados, para então **usar o `engine`** para se comunicar com o banco de dados.

Vamos criar uma **dependência** do FastAPI com `yield` que fornecerá uma nova `Session` para cada requisição. Isso é o que garante que usamos uma única sessão por requisição. 🤓

```Python hl_lines="2"
@app.get('/')
async def read_results():
    results = await some_library()
    return results
```

/// note | Nota

Solo puedes usar `await` dentro de funciones creadas con `async def`.

///

---

    from pydantic import AnyUrl as Url  # noqa: F401
    from pydantic import (  # type: ignore[assignment]
        BaseConfig as BaseConfig,  # noqa: F401
    )
    from pydantic import ValidationError as ValidationError  # noqa: F401
    from pydantic.class_validators import (  # type: ignore[no-redef]
        Validator as Validator,  # noqa: F401
    )

## Ative o ambiente virtual

Ative o novo ambiente virtual para que qualquer comando Python que você executar ou pacote que você instalar o utilize.

/// tip | "Dica"

Faça isso **toda vez** que iniciar uma **nova sessão de terminal** para trabalhar no projeto.

///

//// tab | Linux, macOS

<div class="termy">

```console
$ source .venv/bin/activate
```

</div>

////