Und um über WebSockets mit Ihrem Backend zu kommunizieren, würden Sie wahrscheinlich die Werkzeuge Ihres Frontends verwenden.

Oder Sie verfügen möglicherweise über eine native Mobile-Anwendung, die direkt in nativem Code mit Ihrem WebSocket-Backend kommuniziert.

Oder Sie haben andere Möglichkeiten, mit dem WebSocket-Endpunkt zu kommunizieren.

---

# Security - First Steps

Let's imagine that you have your **backend** API in some domain.

And you have a **frontend** in another domain or in a different path of the same domain (or in a mobile application).

And you want to have a way for the frontend to authenticate with the backend, using a **username** and **password**.

We can use **OAuth2** to build that with **FastAPI**.

And to communicate using WebSockets with your backend you would probably use your frontend's utilities.

Or you might have a native mobile application that communicates with your WebSocket backend directly, in native code.

Or you might have any other way to communicate with the WebSocket endpoint.

---

# Segurança - Primeiros Passos

Vamos imaginar que você tem a sua API **backend** em algum domínio.

E você tem um **frontend** em outro domínio ou em um path diferente no mesmo domínio (ou em uma aplicação mobile).

E você quer uma maneira de o frontend autenticar o backend, usando um **username** e **senha**.

Nós podemos usar o **OAuth2** junto com o **FastAPI**.

Chacun de ces `dict` de réponse peut avoir une clé `model`, contenant un modèle Pydantic, tout comme `response_model`.

**FastAPI** prendra ce modèle, générera son schéma JSON et l'inclura au bon endroit dans OpenAPI.

Par exemple, pour déclarer une autre réponse avec un code HTTP `404` et un modèle Pydantic `Message`, vous pouvez écrire :

```Python hl_lines="18 22"

# Génération de projets - Modèle

Vous pouvez utiliser un générateur de projet pour commencer, qui réalisera pour vous la mise en place de bases côté architecture globale, sécurité, base de données et premières routes d'API.

Un générateur de projet fera toujours une mise en place très subjective que vous devriez modifier et adapter suivant vos besoins, mais cela reste un bon point de départ pour vos projets.

## Full Stack FastAPI PostgreSQL

* `seek(offset)`: 🚶 🔢 🧘 `offset` (`int`) 📁.
    * 🤶 Ⓜ., `await myfile.seek(0)` 🔜 🚶 ▶️ 📁.
    * 👉 ✴️ ⚠ 🚥 👆 🏃 `await myfile.read()` 🕐 & ⤴️ 💪 ✍ 🎚 🔄.
* `close()`: 🔐 📁.

🌐 👫 👩‍🔬 `async` 👩‍🔬, 👆 💪 "⌛" 👫.

🖼, 🔘 `async` *➡ 🛠️ 🔢* 👆 💪 🤚 🎚 ⏮️:

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

🚥 👆 🔘 😐 `def` *➡ 🛠️ 🔢*, 👆 💪 🔐 `UploadFile.file` 🔗, 🖼:

```Python

Let's say you have a *path operation* with a path `/files/{file_path}`.

But you need `file_path` itself to contain a *path*, like `home/johndoe/myfile.txt`.

So, the URL for that file would be something like: `/files/home/johndoe/myfile.txt`.

### OpenAPI support

* `seek(offset)`: 파일 내 `offset`(`int`) 위치의 바이트로 이동합니다.
    * 예) `await myfile.seek(0)` 를 사용하면 파일의 시작부분으로 이동합니다.
    * `await myfile.read()` 를 사용한 후 내용을 다시 읽을 때 유용합니다.
* `close()`: 파일을 닫습니다.

상기 모든 메소드들이 `async` 메소드이기 때문에 “await”을 사용하여야 합니다.

예를들어, `async` *경로 작동 함수*의 내부에서 다음과 같은 방식으로 내용을 가져올 수 있습니다:

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

만약 일반적인 `def` *경로 작동 함수*의 내부라면, 다음과 같이 `UploadFile.file` 에 직접 접근할 수 있습니다:

{
  "model_name": "alexnet",
  "message": "Deep Learning FTW!"
}
```

## 包含路径的路径参数

假设*路径操作*的路径为 `/files/{file_path}`。

但需要 `file_path` 中也包含*路径*，比如，`home/johndoe/myfile.txt`。

此时，该文件的 URL 是这样的：`/files/home/johndoe/myfile.txt`。

### OpenAPI 支持

OpenAPI 不支持声明包含路径的*路径参数*，因为这会导致测试和定义更加困难。

不过，仍可使用 Starlette 内置工具在 **FastAPI** 中实现这一功能。

而且不影响文档正常运行，但是不会添加该参数包含路径的说明。

### 路径转换器