#### Operación

"Operación" aquí se refiere a uno de los "métodos" de HTTP.

Uno como:

* `POST`
* `GET`
* `PUT`
* `DELETE`

...y los más exóticos:

* `OPTIONS`
* `HEAD`
* `PATCH`
* `TRACE`

En el protocolo de HTTP, te puedes comunicar con cada path usando uno (o más) de estos "métodos".

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E ele gera _schemas_ OpenAPI.

É assim como funciona no Flask, Starlette, Responder etc.

Mas então, nós temos novamente o problema de ter uma micro-sintaxe, dentro de uma string Python (um grande YAML).

O editor não poderá ajudar muito com isso. E se nós modificarmos os parâmetros dos _schemas_ do Marshmallow e esquecer de modificar também aquela _docstring_ YAML, o _schema_ gerado pode ficar obsoleto.

////

## Verifique o `username` e o formato dos dados

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.

```Python hl_lines="3  77-79"
{!> ../../docs_src/security/tutorial003.py!}
```

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### Das Passwort überprüfen

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.

* Outros...

Darei exemplos mais concretos nos próximos capítulos.

## Reinicializações

Semelhante a garantir que seu aplicativo seja executado na inicialização, você provavelmente também deseja garantir que ele seja **reiniciado** após falhas.

### Nós cometemos erros

    CollectorTester.of(collector)
        .expectCollects(ImmutableTable.of())
        .expectCollects(
            ImmutableTable.of("one", "uno", 3),
            immutableCell("one", "uno", 1),
            immutableCell("one", "uno", 2));
  }

  public void testBuilder() {
    ImmutableTable.Builder<Character, Integer, String> builder = new ImmutableTable.Builder<>();

Aber ersparen wir Ihnen die Zeit, die gesamte lange Spezifikation zu lesen, nur um die kleinen Informationen zu finden, die Sie benötigen.

Lassen Sie uns die von **FastAPI** bereitgestellten Tools verwenden, um Sicherheit zu gewährleisten.

## Wie es aussieht

Lassen Sie uns zunächst einfach den Code verwenden und sehen, wie er funktioniert, und dann kommen wir zurück, um zu verstehen, was passiert.

## `main.py` erstellen

# Classes como Dependências

Antes de nos aprofundarmos no sistema de **Injeção de Dependência**, vamos melhorar o exemplo anterior.

## `dict` do exemplo anterior

No exemplo anterior, nós retornávamos um `dict` da nossa dependência ("injetável"):

//// tab | Python 3.10+

```Python hl_lines="9"
{!> ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py!}
```

////

//// tab | Python 3.9+

```Python hl_lines="11"

Utilize a versão com `Annotated` se possível.

///

```Python hl_lines="15  20"
{!> ../../docs_src/dependencies/tutorial001.py!}
```

////

Ainda que `Depends` seja utilizado nos parâmetros da função da mesma forma que `Body`, `Query`, etc, `Depends` funciona de uma forma um pouco diferente.

Você fornece um único parâmetro para `Depends`.

Esse parâmetro deve ser algo como uma função.

Pero en este caso, si pudieras traer a los 8 ex cajeros / cocineros / ahora limpiadores 👨‍🍳👨‍🍳👨‍🍳👨‍🍳👨‍🍳👨‍🍳👨‍🍳👨‍🍳, y cada uno de ellos (y tú) podría tomar una zona de la casa para limpiarla, podría hacer todo el trabajo en **paralelo**, con la ayuda adicional y terminar mucho antes.

En este escenario, cada uno de los limpiadores (incluido tú) sería un procesador, haciendo su parte del trabajo.