minio-es-tolerance-alert.png...

Es ist das beliebteste Python-Framework und genießt großes Vertrauen. Es wird zum Aufbau von Systemen wie Instagram verwendet.

Es ist relativ eng mit relationalen Datenbanken (wie MySQL oder PostgreSQL) gekoppelt, daher ist es nicht sehr einfach, eine NoSQL-Datenbank (wie Couchbase, MongoDB, Cassandra, usw.) als Hauptspeicherengine zu verwenden.

/// tip | Consejo

Prefiere usar la versión `Annotated` si es posible.

///

```Python
commons: CommonQueryParams = Depends(CommonQueryParams)
```

////

El último `CommonQueryParams`, en:

```Python
... Depends(CommonQueryParams)
```

...es lo que **FastAPI** utilizará realmente para saber cuál es la dependencia.

Es handelt sich um eine recht umfangreiche Spezifikation, und sie deckt mehrere komplexe Anwendungsfälle ab.

Sie umfasst Möglichkeiten zur Authentifizierung mithilfe eines „Dritten“ („third party“).

Das ist es, was alle diese „Login mit Facebook, Google, X (Twitter), GitHub“-Systeme unter der Haube verwenden.

### OAuth 1 { #oauth-1 }

Aus diesem Grund kann das JSON-Schema für ein Modell unterschiedlich sein, je nachdem, ob es für **Eingabe oder Ausgabe** verwendet wird:

* für die **Eingabe** ist `description` **nicht erforderlich**
* für die **Ausgabe** ist es **erforderlich** (und möglicherweise `None` oder, in JSON-Begriffen, `null`)

### Ausgabemodell in der Dokumentation { #model-for-output-in-docs }

Después de esto, el cliente y el servidor tienen una **conexión TCP encriptada**, esto es lo que proporciona TLS. Y luego pueden usar esa conexión para iniciar la comunicación **HTTP real**.

Y eso es lo que es **HTTPS**, es simplemente HTTP simple **dentro de una conexión TLS segura** en lugar de una conexión TCP pura (sin encriptar).

/// tip | Consejo

Pero si estás construyendo una aplicación OAuth2 a la que otros se conectarían (es decir, si estás construyendo un proveedor de autenticación equivalente a Facebook, Google, GitHub, etc.) deberías usar uno de los otros flujos.

El más común es el flujo implícito.

El más seguro es el flujo de código, pero es más complejo de implementar ya que requiere más pasos. Como es más complejo, muchos proveedores terminan sugiriendo el flujo implícito.

					applyExpiryOnTransitionedObject(es.ctx, es.objAPI, v.objInfo, v.event, v.src)
				} else {
					applyExpiryOnNonTransitionedObjects(es.ctx, es.objAPI, v.objInfo, v.event, v.src)
				}
			case noncurrentVersionsTask:
				deleteObjectVersions(es.ctx, es.objAPI, v.bucket, v.versions, v.events)
			case jentry:
				transitionLogIf(es.ctx, deleteObjectFromRemoteTier(es.ctx, v.ObjName, v.VersionID, v.TierName))

    'email': '******@****.***',
    'full_name': None,
}
```

#### Ein `dict` entpacken { #unpacking-a-dict }

Wenn wir ein `dict` wie `user_dict` nehmen und es einer Funktion (oder Klasse) mit `**user_dict` übergeben, wird Python es „entpacken“. Es wird die Schlüssel und Werte von `user_dict` direkt als Schlüsselwort-Argumente übergeben.

Setzen wir also das `user_dict` von oben ein:

```Python
UserInDB(**user_dict)
```

///

La única cosa que la función devuelta por `GzipRequest.get_route_handler` hace diferente es convertir el `Request` en un `GzipRequest`.

Haciendo esto, nuestro `GzipRequest` se encargará de descomprimir los datos (si es necesario) antes de pasarlos a nuestras *path operations*.

Después de eso, toda la lógica de procesamiento es la misma.