* O **modelo de banco de dados** provavelmente precisaria ter uma senha com hash.

/// danger | Cuidado

Nunca armazene senhas em texto simples dos usuários. Sempre armazene uma "hash segura" que você pode verificar depois.

Se não souber, você aprenderá o que é uma "senha hash" nos [capítulos de segurança](security/simple-oauth2.md#password-hashing){.internal-link target=_blank}.

///

## Múltiplos modelos { #multiple-models }

Tener el modelo de retorno asegurando que un valor siempre esté disponible y siempre sea `int` (no `None`) es muy útil para los clientes de la API, pueden escribir código mucho más simple teniendo esta certeza.

Además, los **clientes generados automáticamente** tendrán interfaces más simples, para que los desarrolladores que se comuniquen con tu API puedan tener una experiencia mucho mejor trabajando con tu API. 😎

///

        this.blockOnLastEvent = blockOnLastEvent;

        this.eventQueue = new ArrayBlockingQueue<>(queueSize);
        this.closed = new AtomicBoolean(false);
        this.updater = new Thread(this::feedConsumer, "simplex-transfer-listener");
        updater.setDaemon(true);
        updater.start();
    }

    @Override
    public void close() {
        if (closed.compareAndSet(false, true)) {
            updater.interrupt();

Let's imagine that loading the model can **take quite some time**, because it has to read a lot of **data from disk**. So you don't want to do it for every request.

Logra algo algo similar a lo que se puede hacer con Flask-apispec.

Tiene un sistema de inyección de dependencias integrado, inspirado por Angular 2. Requiere pre-registrar los "inyectables" (como todos los otros sistemas de inyección de dependencias que conozco), por lo que añade a la verbosidad y repetición de código.

The `TestClient` is based on <a href="https://www.python-httpx.org" class="external-link" target="_blank">HTTPX</a>, and luckily, we can use it directly to test the API.

## Example { #example }

For a simple example, let's consider a file structure similar to the one described in [Bigger Applications](../tutorial/bigger-applications.md){.internal-link target=_blank} and [Testing](../tutorial/testing.md){.internal-link target=_blank}:

```
.
├── app

Eles estão, mais ou menos, em pontas opostas, complementando-se.

Requests tem um design muito simples e intuitivo, é muito fácil de usar, com padrões sensatos. Mas ao mesmo tempo, é muito poderoso e personalizável.

É por isso que, como dito no site oficial:

> Requests é um dos pacotes Python mais baixados de todos os tempos

O jeito de usar é muito simples. Por exemplo, para fazer uma requisição `GET`, você escreveria:

```Python

Interceptors
============

Interceptors are a powerful mechanism that can monitor, rewrite, and retry calls. Here's a simple interceptor that logs the outgoing request and the incoming response.

```java
class LoggingInterceptor implements Interceptor {
  @Override public Response intercept(Interceptor.Chain chain) throws IOException {
    Request request = chain.request();

    long t1 = System.nanoTime();

      this.entryComparator = entryComparator(emptyMap.comparator());

      // derive values for inclusive filtering from the input samples
      SampleElements<Entry<K, V>> samples = delegate.samples();
      List<Entry<K, V>> samplesList =
          asList(samples.e0(), samples.e1(), samples.e2(), samples.e3(), samples.e4());
      sort(samplesList, entryComparator);
      this.firstInclusive = samplesList.get(0).getKey();

Aquí hay algunos ejemplos de cuándo eso podría tener sentido:

#### Una Aplicación Simple { #a-simple-app }

Podrías querer un gestor de procesos en el contenedor si tu aplicación es **lo suficientemente simple** que pueda ejecutarse en un **servidor único**, no un cluster.

#### Docker Compose { #docker-compose }