La idea es que la comunidad de **FastAPI** sea amable y acogedora. Al mismo tiempo, no aceptes acoso o comportamiento irrespetuoso hacia los demás. Tenemos que cuidarnos unos a otros.

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Aquí te explico cómo ayudar a otros con preguntas (en discusiones o issues):

### Entiende la pregunta { #understand-the-question }

Además, creamos un `secret_name` para el héroe, pero hasta ahora, lo estamos devolviendo en todas partes, eso no es muy **secreto**... 😅

Arreglaremos estas cosas añadiendo unos **modelos extra**. Aquí es donde SQLModel brillará. ✨

### Crear Múltiples Modelos { #create-multiple-models }

En **SQLModel**, cualquier clase de modelo que tenga `table=True` es un **modelo de tabla**.

<div style="text-align: right; margin-right: 10%;">Kabir Khan - <strong>Microsoft</strong> <a href="https://github.com/fastapi/fastapi/pull/26"><small>(ref)</small></a></div>

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"_Nós adotamos a biblioteca **FastAPI** para iniciar um servidor **REST** que pode ser consultado para obter **previsões**. [para o Ludwig]_"

### [Hug](https://github.com/hugapi/hug) { #hug }

Hug fue uno de los primeros frameworks en implementar la declaración de tipos de parámetros API usando las anotaciones de tipos de Python. Esta fue una gran idea que inspiró a otras herramientas a hacer lo mismo.

Usaba tipos personalizados en sus declaraciones en lugar de tipos estándar de Python, pero aún así fue un gran avance.

**FastAPI** não existiria se não fosse pelo trabalho anterior de outras pessoas.

Houve muitas ferramentas criadas antes que ajudaram a inspirar sua criação.

Tenho evitado criar um novo framework por vários anos. Primeiro tentei resolver todas as funcionalidades cobertas pelo **FastAPI** utilizando muitos frameworks, plug-ins e ferramentas diferentes.

**puerto** principal transmita la comunicación (requests) a posiblemente **múltiples contenedores** ejecutando tu aplicación.

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...

Nós verificamos que nós obtemos um `username`, e extraímos os escopos.

E depois nós validamos esse dado com o modelo Pydantic (capturando a exceção `ValidationError`), e se nós obtemos um erro ao ler o token JWT ou validando os dados com o Pydantic, nós levantamos a exceção `HTTPException` que criamos anteriormente.

    // create a null output stream
    OutputStream nos = ByteStreams.nullOutputStream();
    // write to the output stream
    nos.write('n');
    String test = "Test string for NullOutputStream";
    byte[] bytes = test.getBytes(US_ASCII);
    nos.write(bytes);
    nos.write(bytes, 2, 10);
    nos.write(bytes, bytes.length - 5, 5);
    // nothing really to assert?

Nós poderíamos criar uma instância desta classe com:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py310.py hl[18] *}

E deste modo nós podemos "parametrizar" a nossa dependência, que agora possui `"bar"` dentro dele, como o atributo `checker.fixed_content`.

## Utilize a instância como dependência { #use-the-instance-as-a-dependency }

{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[3,79:81] *}

### Das Passwort überprüfen { #check-the-password }

Zu diesem Zeitpunkt liegen uns die Benutzerdaten aus unserer Datenbank vor, das Passwort haben wir jedoch noch nicht überprüft.

Lassen Sie uns diese Daten zunächst in das Pydantic-Modell `UserInDB` einfügen.