No nosso exemplo de código acima, não o usamos diretamente, mas passamos para o FastAPI para que ele o use.

O parâmetro `lifespan` da aplicação `FastAPI` aceita um **gerenciador de contexto assíncrono**, então podemos passar para ele nosso novo gerenciador de contexto assíncrono `lifespan`.

{* ../../docs_src/events/tutorial003_py39.py hl[22] *}

///

A única coisa que a função retornada por `GzipRequest.get_route_handler` faz de diferente é converter o `Request` para um `GzipRequest`.

Fazendo isso, nosso `GzipRequest` irá cuidar de descomprimir os dados (se necessário) antes de passá-los para nossas *operações de rota*.

Depois disso, toda a lógica de processamento é a mesma.

Observe o método `__init__` usado para criar uma instância da classe:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial002_an_py310.py hl[12] *}

...ele possui os mesmos parâmetros que nosso `common_parameters` anterior:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[8] *}

Esses parâmetros são utilizados pelo **FastAPI** para "definir" a dependência.

Em ambos os casos teremos:

O resultado é que em nosso aplicativo, cada uma das *operações de rota* do módulo `admin` terá:

* O prefixo `/admin`.
* A tag `admin`.
* A dependência `get_token_header`.
* A resposta `418`. 🍵

Mas isso afetará apenas o `APIRouter` em nosso aplicativo, e não em nenhum outro código que o utilize.

```Python
my_list: list[str]
```

Essa é a sintaxe padrão do Python para declarações de tipo.

Use a mesma sintaxe padrão para atributos de modelo com tipos internos.

Portanto, em nosso exemplo, podemos fazer com que `tags` sejam especificamente uma "lista de strings":

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial002_py310.py hl[12] *}

## Tipos "set" { #set-types }

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py39.py hl[9] *}

Neste caso, o **FastAPI** nunca tocará ou se importará com o `__init__`, nós vamos utilizar diretamente em nosso código.

## Crie uma instância { #create-an-instance }

Nós poderíamos criar uma instância desta classe com:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py39.py hl[18] *}

Aqui, embora nossa *função de operação de rota* esteja retornando o mesmo usuário de entrada que contém a senha:

{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_py310.py hl[24] *}

...declaramos o `response_model` como nosso modelo `UserOut`, que não inclui a senha:

{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_py310.py hl[22] *}

Então, **FastAPI** cuidará de filtrar todos os dados que não são declarados no modelo de saída (usando Pydantic).

Então utilizamos a requisição diretamente, e extraímos o corpo como `bytes`. Isso significa que o FastAPI não vai sequer tentar analisar o corpo da requisição como JSON.

E então no nosso código, nós analisamos o conteúdo YAML diretamente, e estamos utilizando o mesmo modelo Pydantic para validar o conteúdo YAML:

//// tab | Pydantic v2

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 ao **path** `/` com uma **operação** `get`.

É o "**decorador de operação de rota**".

///

Você também pode usar as outras operações:

---

"_A **Netflix** tem o prazer de anunciar o lançamento open-source do nosso framework de orquestração de **gerenciamento de crises**: **Dispatch**! [criado com **FastAPI**]_"