errors.login.failure = Falha no login.
errors.app.illegal.transition = Transição ilegal. Por favor, tente novamente.
errors.app.db.already.deleted = Pode ter sido excluído por outro processo. Por favor, tente novamente.
errors.app.db.already.updated = Pode ter sido atualizado por outro processo. Por favor, tente novamente.
errors.app.db.already.exists = Os dados já existem. Por favor, tente novamente.

### Deletar um Hero Novamente { #delete-a-hero-again }

**Deletar** um hero permanece praticamente o mesmo.

Não vamos satisfazer o desejo de refatorar tudo neste aqui. 😅

{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial002_an_py310.py ln[96:103] hl[101] *}

### Executar o App Novamente { #run-the-app-again }

Você pode executar o app novamente:

<div class="termy">

```console

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

Então o computador / programa 🤖 irá voltar sempre que tiver uma chance, seja porque ele está esperando novamente, ou quando ele 🤖 terminar todo o trabalho que tem até esse ponto. E ele 🤖 irá ver se alguma das tarefas que estava esperando já terminaram de fazer o que quer que tinham que fazer.

Por exemplo, imagine que você tem código que usa uma sessão de banco de dados em uma dependência com `yield` apenas para verificar um usuário, mas a sessão de banco de dados nunca é usada novamente na *função de operação de rota*, somente na dependência, e a resposta demora a ser enviada, como um `StreamingResponse` que envia dados lentamente, mas por algum motivo não usa o banco de dados.

Mas toda vez que fizermos:

```Python
Settings()
```

um novo objeto `Settings` seria criado e, na criação, ele leria o arquivo `.env` novamente.

Se a função de dependência fosse assim:

```Python
def get_settings():
    return Settings()
```

criaríamos esse objeto para cada requisição e leríamos o arquivo `.env` para cada requisição. ⚠️

Baixar e instalar as dependências do pacote **pode levar minutos**, mas usando o **cache** leva **segundos** no máximo.

E como você estaria construindo a imagem do contêiner novamente e novamente durante o desenvolvimento para verificar se suas alterações de código estão funcionando, há muito tempo acumulado que isso economizaria.

### Desenvolver uma aplicação web - um tutorial { #develop-a-webapp-a-tutorial }

Olá.

### Anotações de tipo e -anotações { #type-hints-and-annotations }

Olá novamente.

### Super- e subclasses { #super-and-subclasses }

Olá novamente.

////

//// tab | Informações

A única regra rígida para títulos é que o LLM deixe a parte do hash dentro de chaves inalterada, o que garante que os links não quebrem.

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.

O objeto `security_scopes` (da classe `SecurityScopes`) também oferece um atributo `scope_str` com uma única string, contendo os escopos separados por espaços (nós vamos utilizar isso).

<div class="termy">

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

</div>

////

/// tip | Dica

Toda vez que você instalar um **novo pacote** naquele ambiente, **ative** o ambiente novamente.

<img src="/img/tutorial/path-params/image01.png">

/// check | Verifique
Novamente, apenas com a mesma declaração de tipo do Python, o **FastAPI** fornece documentação automática e interativa (integrando o Swagger UI).

Observe que o parâmetro de path está declarado como um inteiro.
///