<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project name="deps" basedir=".">
	<property name="target.dir" value="${basedir}/target/deps" />
	<property name="webinf.dir" value="${basedir}/src/main/webapp/WEB-INF" />
	<property name="crawler.dir" value="${basedir}/src/main/webapp/WEB-INF/env/crawler" />
	<property name="suggest.dir" value="${basedir}/src/main/webapp/WEB-INF/env/suggest" />
	<property name="thumbnail.dir" value="${basedir}/src/main/webapp/WEB-INF/env/thumbnail" />

Istio Automation <******@****.***> 1730909965 -0500

* 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 (documentada posteriormente), ela será executada *depois* de todo o middleware.

///

## Criar um middleware

Para criar um middleware, use o decorador `@app.middleware("http")` logo acima de uma função.

Quando você cria um gerenciador de contexto ou um gerenciador de contexto assíncrono como mencionado acima, o que ele faz é que, antes de entrar no bloco `with`, ele irá executar o código anterior ao `yield`, e depois de sair do bloco `with`, ele irá executar o código depois do `yield`.

No nosso exemplo de código acima, nós não usamos ele diretamente, mas nós passamos para o FastAPI para ele usá-lo.

Elle est importée/incluse directement dans **FastAPI** pour que vous puissiez l'importer depuis `fastapi` et éviter d'importer accidentellement `BackgroundTask` (sans `s` à la fin) depuis `starlette.background`.

///

## Exécutez votre code avec votre <abbr title="En anglais: debugger">débogueur</abbr>

Parce que vous exécutez le serveur Uvicorn directement depuis votre code, vous pouvez appeler votre programme Python (votre application FastAPI) directement depuis le <abbr title="En anglais: debugger">débogueur</abbr>.

---

Par exemple, dans Visual Studio Code, vous pouvez :

* **du support de l'éditeur**
* **de la vérification de types**

...et **FastAPI** utilise ces mêmes déclarations pour :

* **Définir les prérequis** : depuis les paramètres de chemins des requêtes, les entêtes, les corps, les dépendances, etc.
* **Convertir des données** : depuis la requête vers les types requis.
* **Valider des données** : venant de chaque requête :

    copts = tf_copts(),
    visibility = ["//visibility:public"],
    deps = [
        ":c_api_macros",
        ":tf_shape_internal",
        "//tensorflow/core:framework",
    ],
)

cc_library(
    name = "tf_shape_internal",
    hdrs = ["tf_shape_internal.h"],
    copts = tf_copts(),
    visibility = ["//tensorflow:internal"],
    deps = [
        ":conversion_macros",
        "//tensorflow/core:framework",

	* Um "token" é apenas uma string com algum conteúdo que nós podemos utilizar mais tarde para verificar o usuário.
	* Normalmente, um token é definido para expirar depois de um tempo.
		* Então, o usuário terá que se logar de novo depois de um tempo.
		* E se o token for roubado, o risco é menor. Não é como se fosse uma chave permanente que vai funcionar para sempre (na maioria dos casos).

**FastAPI** est capable de reconnaître que les paramètres de la fonction qui correspondent aux paramètres de chemin doivent être **récupérés depuis le chemin**, et que les paramètres de fonctions déclarés comme modèles Pydantic devraient être **récupérés depuis le corps de la requête**.

{* ../../docs_src/body/tutorial003.py hl[17:18] *}

## Corps de la requête + paramètres de chemin et de requête