## `async` e `await`

Versões modernas do Python têm um modo muito intuitivo para definir código assíncrono. Isso faz parecer do mesmo jeito do código normal "sequencial" e fazer a "espera" para você nos momentos certos.

Quando tem uma operação que exigirá espera antes de dar os resultados e tem suporte para esses novos recursos do Python, você pode escrever assim:

```Python

Esse cliente pode ser um browser com um frontend, o código de outra pessoa, um dispositivo IoT, etc.

Pode ser que você precise comunicar ao cliente que:

* O cliente não tem direitos para realizar aquela operação.
* O cliente não tem acesso aquele recurso.
* O item que o cliente está tentando acessar não existe.
* etc.

O *modelo de dados* `HeroUpdate` é um pouco especial, ele tem **todos os mesmos campos** que seriam necessários para criar um novo hero, mas todos os campos são **opcionais** (todos têm um valor padrão). Dessa forma, quando você atualizar um hero, poderá enviar apenas os campos que deseja atualizar.

Como todos os **campos realmente mudam** (o tipo agora inclui `None` e eles agora têm um valor padrão de `None`), precisamos **declarar novamente** todos eles.

* 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.

Agora, se você gerar o cliente novamente, verá que ele tem os nomes dos métodos melhorados:

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image07.png">

Como você pode ver, os nomes dos métodos agora têm a tag e, em seguida, o nome da função. Agora eles não incluem informações do caminho da URL e da operação HTTP.

### Pré-processar a Especificação OpenAPI para o Gerador de Clientes

O código gerado ainda tem algumas **informações duplicadas**.

* Para requisições `PUT` para `/items/{item_id}`, lerá o corpo como JSON e:
    * Verifica que tem um atributo obrigatório `name` que deve ser `str`.
    * Verifica que tem um atributo obrigatório `price` que deve ser `float`.
    * Verifica que tem an atributo opcional `is_offer`, que deve ser `bool`, se presente.
    * Tudo isso também funciona para objetos JSON profundamente aninhados.

* `description: Union[str, None] = None` (ou `str | None = None` no Python 3.10) tem um padrão de `None`.
* `tax: float = 10.5` tem um padrão de `10.5`.
* `tags: List[str] = []` tem um padrão de uma lista vazia: `[]`.

mas você pode querer omiti-los do resultado se eles não foram realmente armazenados.

* Para HTTPS, **o servidor** precisa ter certificados gerados por **um terceiro**.
    * Esses certificados são na verdade **adquiridos** de um terceiro, eles não são simplesmente "gerados".
* Certificados têm um **tempo de vida**.
    * Eles **expiram**.
    * E então eles precisam ser **renovados**, **adquirindo-os novamente** de um terceiro.
* A criptografia da conexão acontece no **nível TCP**.

Marshmallow e Webargs fornecem validação, análise e serialização como plug-ins.

Mas a documentação ainda está faltando. Então APISpec foi criado.

APISpec tem plug-ins para muitos frameworks (e tem um plug-in para Starlette também).

O jeito como ele funciona é que você escreve a definição do _schema_ usando formato YAML dentro da _docstring_ de cada função controlando uma rota.

///

Essa imagem tem um mecanismo de **auto-ajuste** incluído para definir o **número de processos trabalhadores** com base nos núcleos de CPU disponíveis.

Isso tem **padrões sensíveis**, mas você ainda pode alterar e atualizar todas as configurações com **variáveis de ambiente** ou arquivos de configuração.