"fûtes", "furent", "sois", "soit", "soyons", "soyez", "soient", "fusse", "fusses", "fût", "fussions", "fussiez", "fussent", "ayant", "eu", "eue", "eues", "eus", "ai", "as", "avons", "avez", "ont", "aurai", "auras", "aura", "aurons", "aurez", "auront", "aurais", "aurait", "aurions", "auriez", "auraient", "avais", "avait", "avions", "aviez", "avaient", "eut", "eûmes", "eûtes", "eurent", "aie", "aies", "ait", "ayons", "ayez", "aient", "eusse", "eusses", "eût", "eussions", "eussiez", "eussent", "ceci", "cela",...

"fûtes", "furent", "sois", "soit", "soyons", "soyez", "soient", "fusse", "fusses", "fût", "fussions", "fussiez", "fussent", "ayant", "eu", "eue", "eues", "eus", "ai", "as", "avons", "avez", "ont", "aurai", "auras", "aura", "aurons", "aurez", "auront", "aurais", "aurait", "aurions", "auriez", "auraient", "avais", "avait", "avions", "aviez", "avaient", "eut", "eûmes", "eûtes", "eurent", "aie", "aies", "ait", "ayons", "ayez", "aient", "eusse", "eusses", "eût", "eussions", "eussiez", "eussent", "ceci", "cela",...

{* ../../docs_src/response_model/tutorial001_01_py310.py hl[16,21] *}

Como isso acontece no lado do Rust, o desempenho será muito melhor do que se fosse feito com Python comum e a classe `JSONResponse`.

Ao usar um `response_model` ou tipo de retorno, o FastAPI não usará o `jsonable_encoder` para converter os dados (o que seria mais lento) nem a classe `JSONResponse`.

    * Então, ao utilizar o FastAPI você estará economizando tempo de desenvolvimento, evitará _bugs_, linhas de código,...

Mas toda vez que fizermos:

```Python
Settings()
```

um novo objeto `Settings` seria criado e, na criação, ele leria o arquivo `.env` novamente.

Se a função de dependência fosse assim:

```Python
def get_settings():
    return Settings()
```

criaríamos esse objeto para cada requisição e leríamos o arquivo `.env` para cada requisição. ⚠️

Isso não seria tão importante neste exemplo específico porque é um arquivo falso em memória (com `io.BytesIO`), mas com um arquivo real, seria importante garantir que o arquivo fosse fechado ao final do trabalho.

### Arquivos e async { #files-and-async }

Na maioria dos casos, objetos semelhantes a arquivo não são compatíveis com async e await por padrão.

E foi imensamente testado na fase de design, antes de qualquer implementação, para garantir que funcionaria para todos os editores de texto.

Houveram mudanças no próprio Pydantic para que isso fosse possível.

As capturas de tela anteriores foram capturas no [Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com).

# Permit newer CUDA versions than Clang is aware of
common:cuda_clang --copt="-Wno-unknown-cuda-version"
# Set lld as the linker.
common:cuda_clang --host_linkopt="-fuse-ld=lld"
common:cuda_clang --host_linkopt="-lm"
common:cuda_clang --linkopt="-fuse-ld=lld"
common:cuda_clang --linkopt="-lm"

# Set up compilation CUDA version and paths and use the CUDA Clang toolchain.
common:cuda_clang_official --config=cuda_clang

/// note | Remarque

Si vous consultez la nouvelle (fausse) base de données `fake_users_db`, vous verrez à quoi ressemble maintenant le mot de passe haché : `"$argon2id$v=19$m=65536,t=3,p=4$wagCPXjifgvUFBzq4hqe3w$CYaIb8sB+wtD+Vu/P4uod1+Qof8h+1g7bbDlBID48Rc"`.

///

Nous n'utilisons pas `scopes` dans cet exemple, mais la fonctionnalité est disponible si vous en avez besoin.

///

Récupérez maintenant les données utilisateur depuis la (fausse) base de données, en utilisant le `username` du champ de formulaire.

S'il n'existe pas d'utilisateur, nous renvoyons une erreur indiquant « Incorrect username or password ».