Creamos una `HTTPException` que podemos reutilizar (`raise`) más tarde en varios puntos.

En esta excepción, incluimos los scopes requeridos (si los hay) como un string separado por espacios (usando `scope_str`). Ponemos ese string que contiene los scopes en el header `WWW-Authenticate` (esto es parte de la especificación).

Aqui é onde estamos utilizando o mesmo esquema OAuth2 que nós declaramos antes, declarando-o como uma dependência: `oauth2_scheme`.

Porque esta função de dependência não possui nenhum requerimento de escopo, nós podemos utilizar `Depends` com o `oauth2_scheme`. Nós não precisamos utilizar `Security` quando nós não precisamos especificar escopos de segurança.

Ahora que tenemos la aplicación con los modelos, podemos generar el código del cliente para el frontend.

#### Instalar `openapi-ts`

Puedes instalar `openapi-ts` en tu código de frontend con:

<div class="termy">

```console
$ npm install @hey-api/openapi-ts --save-dev

---> 100%
```

</div>

#### Generar el Código del Cliente

Essas informações estão disponíveis no **OpenAPI schema** do app e são mostradas na documentação da API (pelo Swagger UI).

E essas mesmas informações dos modelos que estão incluídas no OpenAPI são o que pode ser usado para **gerar o código do cliente**.

### Gerar um Cliente TypeScript

Agora que temos o app com os modelos, podemos gerar o código do cliente para o frontend.

* Seguridad y autenticación, incluyendo soporte para **OAuth2** con **tokens JWT** y autenticación **HTTP Basic**.
* Técnicas más avanzadas (pero igualmente fáciles) para declarar **modelos JSON profundamente anidados** (gracias a Pydantic).

* Um poderoso e fácil de usar sistema de **<abbr title="também conhecido como componentes, recursos, fornecedores, serviços, injetáveis">Injeção de Dependência</abbr>**.
* Segurança e autenticação, incluindo suporte para **OAuth2** com autenticação **JWT tokens** e **HTTP Basic**.
* Técnicas mais avançadas (mas igualmente fáceis) para declaração de **modelos JSON profundamente aninhados** (graças ao Pydantic).

### Concorrência + Paralelismo: Web + Machine learning

Com **FastAPI** você pode levar a vantagem da concorrência que é muito comum para desenvolvimento web (o mesmo atrativo de NodeJS).

///

/// tip | Consejo

Si te estás preguntando, "AlexNet", "ResNet" y "LeNet" son solo nombres de <abbr title="Técnicamente, arquitecturas de modelos de Deep Learning">modelos</abbr> de Machine Learning.

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### Declarar un *path parameter*

Luego crea un *path parameter* con una anotación de tipo usando la clase enum que creaste (`ModelName`):

Você gosta do **FastAPI**?

Você gostaria de ajudar o FastAPI, outros usários, e o autor?

Ou você gostaria de obter ajuda relacionada ao **FastAPI**??

Existem métodos muito simples de ajudar (A maioria das ajudas podem ser feitas com um ou dois cliques).

E também existem vários modos de se conseguir ajuda.

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### Concurrencia + Paralelismo: Web + Machine Learning

Con **FastAPI** puedes aprovechar la concurrencia que es muy común para el desarrollo web (la misma atracción principal de NodeJS).