}

    private fun getControlFlowGraph(anchor: KtElement, firStatements: List<FirElement>): ControlFlowGraph {
        return findControlFlowGraph(anchor, firStatements)
            ?: errorWithAttachment("Cannot find a control flow graph for element") {
                withKtModuleEntry("module", analysisSession.useSiteModule)
                withPsiEntry("anchor", anchor)
                withFirEntry("firAnchor", firStatements.last())

   FFF9; INTERLINEAR ANNOTATION ANCHOR
   FFFA; INTERLINEAR ANNOTATION SEPARATOR
   FFFB; INTERLINEAR ANNOTATION TERMINATOR
   FFFC; OBJECT REPLACEMENT CHARACTER

    ```Python hl_lines="10"
    {!> ../../../docs_src/header_params/tutorial002.py!}
    ```

!!! warning "Achtung"
    Bevor Sie `convert_underscores` auf `False` setzen, bedenken Sie, dass manche HTTP-Proxys und Server die Verwendung von Headern mit Unterstrichen nicht erlauben.

## Doppelte Header

Es ist möglich, doppelte Header zu empfangen. Also den gleichen Header mit unterschiedlichen Werten.

Isso também significa que em muitos casos você poderá passar o mesmo objeto que você receber de uma requisição **diretamente para o banco de dados**, já que tudo é validado automaticamente.

O mesmo se aplica no sentido inverso, em muitos casos você poderá simplesmente passar o objeto que você recebeu do banco de dados **diretamente para o cliente**.

Isso é especialmente o caso para modelos de usuários, porque:

* O **modelo de entrada** precisa ser capaz de ter uma senha.
* O **modelo de saída** não deve ter uma senha.
* O **modelo de banco de dados** provavelmente precisaria ter uma senha criptografada.

!!! danger
    Nunca armazene senhas em texto simples dos usuários. Sempre armazene uma "hash segura" que você pode verificar depois.

Aqui está um pouco dessa história.

## Alternativas

Eu tenho criado APIs com requisitos complexos por vários anos (Aprendizado de Máquina, sistemas distribuídos, tarefas assíncronas, banco de dados NoSQL etc.), liderando vários times de desenvolvedores.

Como parte disso, eu precisava investigar, testar e usar muitas alternativas.

A história do **FastAPI** é, em grande parte, a história de seus predecessores.

github.com/shopspring/decimal v1.3.1 h1:2Usl1nmF/WZucqkFZhnfFYxxxu8LG21F6nPQBE5gKV8=
github.com/shopspring/decimal v1.3.1/go.mod h1:DKyhrW/HYNuLGql+MJL6WCR6knT2jwCFRcu2hWCYk4o=
github.com/shurcooL/sanitized_anchor_name v1.0.0/go.mod h1:1NzhyTcUVG4SuEtjjoZeVRXNmyL/1OwPU0+IJeTBvfc=
github.com/sirupsen/logrus v1.2.0/go.mod h1:LxeOpSwHxABJmUn/MG1IvRgCAasNZTLOkJPxbbu5VWo=

!!! info "`@decorador`"
    Essa sintaxe `@alguma_coisa` em Python é chamada de "decorador".

    Você o coloca em cima de uma função. Como um chapéu decorativo (acho que é daí que vem o termo).

    Um "decorador" pega a função abaixo e faz algo com ela.

    Em nosso caso, este decorador informa ao **FastAPI** que a função abaixo corresponde a **rota** `/` com uma **operação** `get`.

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Se você está usando biblioteca de terceiros que se comunica com alguma coisa (um banco de dados, uma API, sistema de arquivos etc) e não tem suporte para utilizar `await` (esse é atualmente o caso para a maioria das bibliotecas de banco de dados), então declare suas *funções de operação de rota* normalmente, com apenas `def`, como:

```Python hl_lines="2"
@app.get('/')
def results():

    * Converte tipos Python (`str`, `int`, `float`, `bool`, `list` etc).
    * Objetos `datetime`.
    * Objetos `UUID`.
    * Modelos de Banco de Dados.
    * ...e muito mais.
* Documentação interativa automática da API, incluindo 2 alternativas de interface de usuário:
    * Swagger UI.
    * ReDoc.

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