// Sample bucket policy.
	bucketPolicyBuf := `{"Version":"2012-10-17","Statement":[{"Action":["s3:GetBucketLocation","s3:ListBucket"],"Effect":"Allow","Principal":{"AWS":["*"]},"Resource":["arn:aws:s3:::%s"]},{"Action":["s3:GetObject"],"Effect":"Allow","Principal":{"AWS":["*"]},"Resource":["arn:aws:s3:::%s/this*"]}]}`

	// generate a random bucket Name.
	bucketName := getRandomBucketName()

- Validação de dados
- Anotação da API e documentação automática

E você só precisa declará-los uma vez.

                responseData.addMetaData(FILE_ATTRIBUTE_VIEW, aclFileAttributeView);
                responseData.addMetaData(FS_FILE_GROUPS,
                        aclFileAttributeView.getAcl().stream().map(acl -> acl.principal().getName()).toArray(n -> new String[n]));
                return aclFileAttributeView;
            }

## Responses Adicionales { #additional-responses }

Probablemente has visto cómo declarar el `response_model` y el `status_code` para una *path operation*.

Eso define los metadatos sobre el response principal de una *path operation*.

También puedes declarar responses adicionales con sus modelos, códigos de estado, etc.

///

## Créer l'application `FastAPI` principale { #the-main-fastapi }

Voyons maintenant le module `app/main.py`.

C'est ici que vous importez et utilisez la classe `FastAPI`.

Ce sera le fichier principal de votre application qui reliera tout ensemble.

Et comme la plupart de votre logique vivra désormais dans son propre module, le fichier principal sera assez simple.

## Respostas Adicionais { #additional-responses }

Você provavelmente já viu como declarar o `response_model` e `status_code` para uma *operação de rota*.

Isso define os metadados sobre a resposta principal da *operação de rota*.

Você também pode declarar respostas adicionais, com seus modelos, códigos de status, etc.

* Ejecución al iniciar
* Reinicios
* Replicación (la cantidad de procesos en ejecución)
* Memoria
* Pasos previos antes de iniciar

Veremos cómo afectan estas **implementaciones**.

Al final, el objetivo principal es poder **servir a tus clientes de API** de una manera que sea **segura**, para **evitar interrupciones**, y usar los **recursos de cómputo** (por ejemplo, servidores remotos/máquinas virtuales) de la manera más eficiente posible. 🚀

Pero también puedes explotar los beneficios del paralelismo y la multiprocesamiento (tener múltiples procesos ejecutándose en paralelo) para cargas de trabajo **CPU bound** como las de los sistemas de Machine Learning.

* Validation de données
* Annotations d'API et documentation automatique

Et vous n'avez besoin de les déclarer qu'une seule fois.

{* ../../docs_src/settings/app02_an_py310/config.py hl[10] *}

Notez que maintenant, nous ne créons pas d'instance par défaut `settings = Settings()`.

### Le fichier principal de l'application { #the-main-app-file }

Nous créons maintenant une dépendance qui renvoie un nouveau `config.Settings()`.

{* ../../docs_src/settings/app02_an_py310/main.py hl[6,12:13] *}

/// tip | Astuce