Nos capítulos sobre segurança, existem funções utilitárias que são implementadas desta maneira.

Se você entendeu tudo isso, você já sabe como essas funções utilitárias para segurança funcionam por debaixo dos panos.

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## Dependências com `yield`, `HTTPException`, `except` e Tarefas em Segundo Plano { #dependencies-with-yield-httpexception-except-and-background-tasks }

/// warning | Atenção

Importe o `SQLModel` e crie um modelo de banco de dados:

{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial001_an_py310.py ln[1:11] hl[7:11] *}

A classe `Hero` é muito semelhante a um modelo Pydantic (na verdade, por baixo dos panos, ela *é um modelo Pydantic*).

Existem algumas diferenças:

Com um modelo de resposta, o FastAPI usará o Pydantic para serializar os dados para JSON, sem passos intermediários, como convertê-los com `jsonable_encoder`, o que aconteceria em qualquer outro caso.

E, por baixo dos panos, o Pydantic usa os mesmos mecanismos em Rust que o `orjson` para serializar para JSON, então você já terá a melhor performance com um modelo de resposta.

## Classe de resposta padrão { #default-response-class }

```Python
with open("./somefile.txt") as f:
    contents = f.read()
    print(contents)
```

Por baixo dos panos, o código `open("./somefile.txt")` cria um objeto que é chamado de "Gerenciador de Contexto".

Quando o bloco `with` finaliza, ele se certifica de fechar o arquivo, mesmo que tenha ocorrido alguma exceção.

    Então, é importante colocar isso **perto do final** do `Dockerfile`, para otimizar o tempo de construção da imagem do contêiner.

6. Defina o **comando** para usar `fastapi run`, que utiliza o Uvicorn por baixo dos panos.

    `CMD` recebe uma lista de strings, cada uma dessas strings é o que você digitaria na linha de comando separado por espaços.

      long nanos = expirationNanos;
      long now = System.nanoTime();
      if (nanos == 0 || now - nanos >= 0) {
        synchronized (lock) {
          if (nanos == expirationNanos) { // recheck for lost race
            T t = delegate.get();
            value = t;
            nanos = now + durationNanos;
            // In the very unlikely event that nanos is 0, set it to 1;

      long nanos = expirationNanos;
      long now = System.nanoTime();
      if (nanos == 0 || now - nanos >= 0) {
        synchronized (lock) {
          if (nanos == expirationNanos) { // recheck for lost race
            T t = delegate.get();
            value = t;
            nanos = now + durationNanos;
            // In the very unlikely event that nanos is 0, set it to 1;

    list.add("cool");
    assertTrue(all(list, predicate));
    list.add("pants");
    assertFalse(all(list, predicate));
  }

  public void testFind() {
    Iterable<String> list = newArrayList("cool", "pants");
    assertThat(find(list, equalTo("cool"))).isEqualTo("cool");
    assertThat(find(list, equalTo("pants"))).isEqualTo("pants");
    assertThrows(NoSuchElementException.class, () -> find(list, Predicates.alwaysFalse()));

Y tendrás que asegurarte de que sea un único proceso ejecutando esos pasos previos incluso si después, inicias **múltiples procesos** (múltiples workers) para la propia aplicación. Si esos pasos fueran ejecutados por **múltiples procesos**, **duplicarían** el trabajo al ejecutarlo en **paralelo**, y si los pasos fueran algo delicado como una migración de base de datos, podrían causar conflictos entre sí.

    @Throws(InterruptedException::class)
    @Suppress("PLATFORM_CLASS_MAPPED_TO_KOTLIN")
    override fun coordinatorWait(
      taskRunner: TaskRunner,
      nanos: Long,
    ) {
      taskRunner.assertLockHeld()
      if (nanos > 0) {
        taskRunner.awaitNanos(nanos)
      }
    }

    override fun <T> decorate(queue: BlockingQueue<T>) = queue

    override fun execute(
      taskRunner: TaskRunner,