Então, todos estes são origens diferentes:

* `http://localhost`
* `https://localhost`
* `http://localhost:8080`

Mesmo se todos estiverem em `localhost`, eles usam diferentes protocolos e portas, portanto, são "origens" diferentes.

## Passos

Do mesmo modo, você pode definir a lógica (código) que será executada quando a aplicação estiver sendo **encerrada**. Nesse caso, este código será executado **uma vez**, **depois** de ter possivelmente tratado **várias requisições**.

Um **ambiente virtual** é um diretório com alguns arquivos.

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/// info | "Informação"

Esta página lhe ensinará como usar **ambientes virtuais** e como eles funcionam.

Se você estiver pronto para adotar uma **ferramenta que gerencia tudo** para você (incluindo a instalação do Python), experimente <a href="https://github.com/astral-sh/uv" class="external-link" target="_blank">uv</a>.

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## Criar um Projeto

Você pode declarar informação extra em `Field`, `Query`, `Body`, etc. E isso será incluído no JSON Schema gerado.

Você irá aprender mais sobre adicionar informações extras posteriormente nessa documentação, quando estiver aprendendo a declarar exemplos.

## Recapitulando

Você pode usar `Field` do Pydantic para declarar validações extras e metadados para atributos do modelo.

Lembre-se de que se você retornar uma resposta diretamente em vez de usar o parâmetro `Response`, FastAPI a retornará diretamente.

Portanto, você terá que garantir que seus dados sejam do tipo correto. E.g. será compatível com JSON se você estiver retornando um `JSONResponse`.

E também que você não esteja enviando nenhum dado que deveria ter sido filtrado por um `response_model`.

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### Mais informações

/// note | "Detalhes Técnicos"

Aqui mostrarei como usar o **Uvicorn** com **processos de trabalho** usando o comando `fastapi` ou o comando `uvicorn` diretamente.

/// info | "Informação"

Se você estiver usando contêineres, por exemplo com Docker ou Kubernetes, falarei mais sobre isso no próximo capítulo: [FastAPI em contêineres - Docker](docker.md){.internal-link target=_blank}.

Queremos obter o `user_user` *somente* se este usuário estiver ativo.

Portanto, criamos uma dependência adicional `get_current_active_user` que por sua vez usa `get_current_user` como dependência.

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:

//// tab | Python 3.10+

Mas tenha em mente que, como tudo é manipulado na memória, em uma única lista, ele só funcionará enquanto o processo estiver em execução e só funcionará com um único processo.

Por exemplo, dentro de uma função de *operação de rota* `assíncrona`, você pode obter o conteúdo com:

```Python
contents = await myfile.read()
```

Se você estiver dentro de uma função de *operação de rota* normal `def`, você pode acessar o `UploadFile.file` diretamente, por exemplo:

```Python
contents = myfile.file.read()
```

/// note | Detalhes Técnicos do `async`

Por exemplo, dentro de uma *função de operação de rota* assíncrona você pode obter os conteúdos com:

```Python
contents = await myfile.read()
```

Se você estiver dentro de uma *função de operação de rota* definida normalmente com `def`, você pode acessar `UploadFile.file` diretamente, por exemplo:

```Python
contents = myfile.file.read()
```