* y de él, importa la función `get_token_header`.

Eso se referiría a algún paquete arriba de `app/`, con su propio archivo `__init__.py`, etc. Pero no tenemos eso. Así que, eso lanzaría un error en nuestro ejemplo. 🚨

Pero ahora sabes cómo funciona, para que puedas usar imports relativos en tus propias apps sin importar cuán complejas sean. 🤓

En particular, puedes usar directamente [AnyIO](https://anyio.readthedocs.io/en/stable/) para tus casos de uso avanzados de concurrencia que requieran patrones más avanzados en tu propio código.

E incluso si no estuvieras usando FastAPI, también podrías escribir tus propias aplicaciones asíncronas con [AnyIO](https://anyio.readthedocs.io/en/stable/) para ser altamente compatibles y obtener sus beneficios (p.ej. *concurrencia estructurada*).

Cada uno de estos contenedores ejecutando tu aplicación normalmente tendría **solo un proceso** (e.g., un proceso Uvicorn ejecutando tu aplicación FastAPI). Todos serían **contenedores idénticos**, ejecutando lo mismo, pero cada uno con su propio proceso, memoria, etc. De esa forma, aprovecharías la **paralelización** en **diferentes núcleos** de la CPU, o incluso en **diferentes máquinas**.

## Acerca de las integraciones de terceros { #about-third-party-integrations }

En este ejemplo estamos usando el flujo de OAuth2 "password".

Esto es apropiado cuando estamos iniciando sesión en nuestra propia aplicación, probablemente con nuestro propio frontend.

Porque podemos confiar en ella para recibir el `username` y `password`, ya que la controlamos.

## Verlo en la documentación { #see-it-in-the-docs }

Cuando veas la documentación automática, puedes verificar que el modelo de entrada y el modelo de salida tendrán cada uno su propio JSON Schema:

<img src="/img/tutorial/response-model/image01.png">

Y ambos modelos se utilizarán para la documentación interactiva de la API:

<img src="/img/tutorial/response-model/image02.png">

* Validación y documentación a partir de estos tipos.
* Sistema de Inyección de Dependencias.

No utiliza un paquete de validación de datos, serialización y documentación de terceros como Pydantic, tiene el suyo propio. Por lo tanto, estas definiciones de tipos de datos no serían reutilizables tan fácilmente.

Un entorno virtual es un **directorio**, muy similar al global, donde puedes instalar los paquetes para un proyecto.

De esta manera, cada proyecto tendrá su propio entorno virtual (directorio `.venv`) con sus propios paquetes.

```mermaid
flowchart TB
    subgraph stone-project[philosophers-stone project]
        stone(philosophers-stone) --->|requires| harry-1
        subgraph venv1[.venv]

## À propos des intégrations tierces { #about-third-party-integrations }

Dans cet exemple, nous utilisons le flux OAuth2 « password ».

C’est approprié lorsque nous nous connectons à notre propre application, probablement avec notre propre frontend.

Um ambiente virtual é um **diretório**, muito semelhante ao global, onde você pode instalar os pacotes para um projeto.

Dessa forma, cada projeto terá seu próprio ambiente virtual (diretório `.venv`) com seus próprios pacotes.

```mermaid
flowchart TB
    subgraph stone-project[philosophers-stone project]
        stone(philosophers-stone) --->|requires| harry-1
        subgraph venv1[.venv]

  /**
   * Test EqualsTester with no equals or not equals objects. This checks proper handling of null,
   * incompatible class and reflexive tests
   */
  public void testTestEqualsEmptyLists() {
    equalsTester.addEqualityGroup(reference);
    equalsTester.testEquals();
  }

  /**
   * Test EqualsTester after populating equalObjects. This checks proper handling of equality and
   * verifies hashCode for valid objects
   */