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Primeiro, criamos uma classe `GzipRequest`, que irá sobrescrever o método `Request.body()` para descomprimir o corpo na presença de um cabeçalho apropriado.

Se não houver `gzip` no cabeçalho, ele não tentará descomprimir o corpo.

Dessa forma, a mesma classe de rota pode lidar com requisições comprimidas ou não comprimidas.

```Python hl_lines="8-15"

## Let's Encrypt

Você declara a "forma" dos dados como classes com atributos.

E cada atributo tem um tipo.

Em seguida, você cria uma instância dessa classe com alguns valores e ela os validará, os converterá para o tipo apropriado (se for esse o caso) e fornecerá um objeto com todos os dados.

E você recebe todo o suporte do editor com esse objeto resultante.

Retirado dos documentos oficiais dos Pydantic:

//// tab | Python 3.10+

## Sobre integrações de terceiros

Neste exemplos nós estamos utilizando o fluxo de senha do OAuth2.

Isso é apropriado quando nós estamos autenticando em nossa própria aplicação, provavelmente com o nosso próprio "*frontend*".

Porque nós podemos confiar nele para receber o `username` e o `password`, pois nós controlamos isso.

Nesse caso, o middleware interceptará a solicitação recebida e responderá com cabeçalhos CORS apropriados e uma resposta `200` ou `400` para fins informativos.

### Requisições Simples

Qualquer solicitação com um cabeçalho `Origin`. Neste caso, o middleware passará a solicitação normalmente, mas incluirá cabeçalhos CORS apropriados na resposta.

## Mais informações

    * HTTP Basic authentication.
    * HTTP Digest, etc.
* `oauth2`: todas as formas do OAuth2 para lidar com segurança (chamados "fluxos").
    * Vários desses fluxos são apropriados para construir um provedor de autenticação OAuth2 (como Google, Facebook, Twitter, GitHub, etc):
        * `implicit`
        * `clientCredentials`
        * `authorizationCode`

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## Alterar parâmetros de UI padrão do Swagger

O FastAPI inclui alguns parâmetros de configuração padrão apropriados para a maioria dos casos de uso.

Inclui estas configurações padrão:

```Python
{!../../fastapi/openapi/docs.py[ln:7-23]!}
```

Tú declaras la "forma" de los datos mediante clases con atributos.

Cada atributo tiene un tipo.

Luego creas un instance de esa clase con algunos valores y Pydantic validará los valores, los convertirá al tipo apropiado (si ese es el caso) y te dará un objeto con todos los datos.

Y obtienes todo el soporte del editor con el objeto resultante.

Tomado de la documentación oficial de Pydantic:

```Python

* `filename` - Se for definido, é incluído no cabeçalho `Content-Disposition`.

Respostas de Arquivos incluem o tamanho do arquivo, data da última modificação e ETags apropriados, nos cabeçalhos `Content-Length`, `Last-Modified` e `ETag`, respectivamente.

```Python hl_lines="2  10"
{!../../docs_src/custom_response/tutorial009.py!}
```

Você também pode usar o parâmetro `response_class`:

# Conceitos de Implantações

Ao implantar um aplicativo **FastAPI**, ou na verdade, qualquer tipo de API da web, há vários conceitos com os quais você provavelmente se importa e, usando-os, você pode encontrar a maneira **mais apropriada** de **implantar seu aplicativo**.

Alguns dos conceitos importantes são:

* Segurança - HTTPS
* Executando na inicialização
* Reinicializações
* Replicação (o número de processos em execução)
* Memória