Consiste apenas de funções que parecem idênticas a *funções de operação de rota*.

Mas ainda assim, é bastante poderoso, e permite que você declare grafos (árvores) de dependências com uma profundidade arbitrária.

/// tip | "Dica"

Tudo isso pode não parecer muito útil com esses exemplos.

Mas você verá o quão útil isso é nos capítulos sobre **segurança**.

## Introduction

Returns a set of temporary security credentials for applications/clients who have been authenticated through client credential grants provided by identity provider. Example providers include KeyCloak, Okta etc.

# Corpo - Modelos aninhados

Com o **FastAPI**, você pode definir, validar, documentar e usar modelos profundamente aninhados de forma arbitrária (graças ao Pydantic).

## Campos do tipo Lista

Você pode definir um atributo como um subtipo. Por exemplo, uma `list` do Python:

```Python hl_lines="14"
{!../../docs_src/body_nested_models/tutorial001.py!}
```

    return Graphs.transitiveClosure(graph);
  }

  @SuppressWarnings("PreferredInterfaceType")
  public static <N> Set<N> reachableNodes(Graph<N> graph, N node) {
    return Graphs.reachableNodes(graph, node);
  }

					r.URL)
				return
			}
			writeErrorResponse(ctx, w, toAPIError(ctx, err), r.URL)
			return
		}

		if len(acl.AccessControlList.Grants) == 0 {
			writeErrorResponse(ctx, w, toAPIError(ctx, NotImplemented{}), r.URL)
			return
		}

		if acl.AccessControlList.Grants[0].Permission != "FULL_CONTROL" {
			writeErrorResponse(ctx, w, toAPIError(ctx, NotImplemented{}), r.URL)
			return
		}
	}

 * href="https://github.com/google/guava/wiki/GraphsExplained#definitions">definitions of
 * terms</a>):
 *
 * <ul>
 *   <li>directed graphs
 *   <li>undirected graphs
 *   <li>graphs that do/don't allow self-loops
 *   <li>graphs whose nodes/edges are insertion-ordered, sorted, or unordered
 *   <li>graphs whose edges have associated values
 * </ul>
 *

programs that TensorFlow executes. TensorFlow programs are encoded as
computation
[**graphs**](https://developers.google.com/machine-learning/glossary/#graph).
Since models are practically programs that TensorFlow executes, using untrusted
models or graphs is equivalent to running untrusted code.

If you need to run untrusted models, execute them inside a

    super(directed);
  }

  /** Returns a {@link ValueGraphBuilder} for building directed graphs. */
  public static ValueGraphBuilder<Object, Object> directed() {
    return new ValueGraphBuilder<>(true);
  }

  /** Returns a {@link ValueGraphBuilder} for building undirected graphs. */
  public static ValueGraphBuilder<Object, Object> undirected() {
    return new ValueGraphBuilder<>(false);
  }

  /**

Agora, a partir de uma perspectiva do desenvolvedor, aqui estão algumas coisas para ter em mente ao pensar em HTTPS:

* Para HTTPS, o servidor precisa ter certificados gerados por um terceiro.
    * Esses certificados são adquiridos de um terceiro, eles não são simplesmente "gerados".
* Certificados têm um tempo de vida.
    * Eles expiram.
    * E então eles precisam ser renovados, adquirindo-os novamente de um terceiro.

 * terms</a>):
 *
 * <ul>
 *   <li>directed graphs
 *   <li>undirected graphs
 *   <li>graphs that do/don't allow parallel edges
 *   <li>graphs that do/don't allow self-loops
 *   <li>graphs whose nodes/edges are insertion-ordered, sorted, or unordered
 *   <li>graphs whose edges are unique objects
 * </ul>
 *
 * <h3>Building a {@code Network}</h3>
 *