///

{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial002_py310.py hl[10] *}

### Mesmo Esquema para Modelos de Entrada e Saída na Documentação { #same-schema-for-input-and-output-models-in-docs }

E agora haverá um único esquema para entrada e saída para o modelo, apenas `Item`, e ele terá `description` como **não obrigatório**:

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/separate-openapi-schemas/image05.png">

* Então ele retorna a **resposta**.

/// note | Detalhes Técnicos

Se você tiver dependências com `yield`, o código de saída será executado *depois* do middleware.

Se houver alguma tarefa em segundo plano (abordada na seção [Tarefas em segundo plano](background-tasks.md), que você verá mais adiante), ela será executada *depois* de todo o middleware.

///

## Criar um middleware { #create-a-middleware }

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial001_an_py310.py hl[1,3] *}

/// info | Informação

O FastAPI adicionou suporte a `Annotated` (e passou a recomendá-lo) na versão 0.95.0.

Se você tiver uma versão mais antiga, verá erros ao tentar usar `Annotated`.

Certifique-se de [Atualizar a versão do FastAPI](../deployment/versions.md#upgrading-the-fastapi-versions) para pelo menos 0.95.1 antes de usar `Annotated`.

///

Ambas as dependências retornarão apenas um erro HTTP se o usuário não existir ou se estiver inativo.

Portanto, em nosso endpoint, só obteremos um usuário se o usuário existir, tiver sido autenticado corretamente e estiver ativo:

{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[58:66,69:74,94] *}

/// info | Informação

Mas em muitos casos, você desejará executar vários processos de trabalho ao mesmo tempo.

### Processos Múltiplos - Trabalhadores { #multiple-processes-workers }

Se você tiver mais clientes do que um único processo pode manipular (por exemplo, se a máquina virtual não for muito grande) e tiver **vários núcleos** na CPU do servidor, você poderá ter **vários processos** em execução com o mesmo aplicativo ao mesmo tempo e distribuir todas as solicitações entre eles.

Você verá algo deste tipo:

<img src="/img/tutorial/security/image01.png">

/// check | Botão Autorizar!

Você já tem um novo botão 'Authorize'.

E sua operação de rota tem um pequeno cadeado no canto superior direito em que você pode clicar.

///

Se você tiver esse caso específico usando SQLModel (ou SQLAlchemy), você poderia fechar explicitamente a sessão depois que não precisar mais dela:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial014_an_py310.py ln[24:28] hl[28] *}

Dessa forma a sessão liberaria a conexão com o banco de dados, para que outras requisições pudessem usá-la.

Com isso, mesmo que você receba uma requisição contendo dados duplicados, ela será convertida em um conjunto de itens exclusivos.

E sempre que você enviar esses dados como resposta, mesmo se a fonte tiver duplicatas, eles serão gerados como um conjunto de itens exclusivos.

E também teremos anotações/documentação em conformidade.

## Modelos aninhados { #nested-models }

Cada atributo de um modelo Pydantic tem um tipo.

### Teste os arquivos estáticos { #test-the-static-files }

Inicialize seu aplicativo e vá para [http://127.0.0.1:8000/static/redoc.standalone.js](http://127.0.0.1:8000/static/redoc.standalone.js).

Você deverá ser ver um arquivo JavaScript muito longo para o **ReDoc**.

Esse arquivo pode começar com algo como:

```JavaScript
/*! For license information please see redoc.standalone.js.LICENSE.txt */

Você verá algo como:

```JSON
{"item_id": 5, "q": "somequery"}
```

## Documentação interativa da API { #interactive-api-docs }

Agora você pode ir para [http://192.168.99.100/docs](http://192.168.99.100/docs) ou [http://127.0.0.1/docs](http://127.0.0.1/docs) (ou equivalente, usando seu host Docker).