Y para comunicarte usando WebSockets con tu backend probablemente usarías las utilidades de tu frontend.

O podrías tener una aplicación móvil nativa que se comunica con tu backend de WebSocket directamente, en código nativo.

O podrías tener alguna otra forma de comunicarte con el endpoint de WebSocket.

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# Parámetros de Path { #path-parameters }

Puedes declarar "parámetros" o "variables" de path con la misma sintaxis que se usa en los format strings de Python:

{* ../../docs_src/path_params/tutorial001_py39.py hl[6:7] *}

El valor del parámetro de path `item_id` se pasará a tu función como el argumento `item_id`.

{* ../../docs_src/response_headers/tutorial002_py39.py hl[1, 7:8] *}

Em seguida você pode retornar qualquer objeto que precisar, da maneira que faria normalmente (um `dict`, um modelo de banco de dados, etc.).

Se você declarou um `response_model`, ele ainda será utilizado para filtrar e converter o objeto que você retornou.

Y entonces puedes devolver cualquier objeto que necesites, como normalmente lo harías (un `dict`, un modelo de base de datos, etc).

Y si declaraste un `response_model`, todavía se utilizará para filtrar y convertir el objeto que devolviste.

Em seguida, crie atributos de classe com valores fixos, que serão os valores válidos disponíveis:

{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py39.py hl[1,6:9] *}

/// tip | Dica
Se você está se perguntando, "AlexNet", "ResNet" e "LeNet" são apenas nomes de <abbr title="Tecnicamente, arquiteturas de modelos de Deep Learning">modelos</abbr> de Aprendizado de Máquina.
///

# Subdependências { #sub-dependencies }

Você pode criar dependências que possuem **subdependências**.

Elas podem ter o nível de **profundidade** que você achar necessário.

O **FastAPI** se encarrega de resolver essas dependências.

## Primeira dependência "dependable" { #first-dependency-dependable }

Você pode criar uma primeira dependência ("dependable") dessa forma:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[8:9] *}

Se você tiver um modelo Pydantic em seu teste e quiser enviar seus dados para o aplicativo durante o teste, poderá usar o `jsonable_encoder` descrito em [Codificador compatível com JSON](encoder.md){.internal-link target=_blank}.

///

## Execute-o { #run-it }

Depois disso, você só precisa instalar o `pytest`.

{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial002_py39.py hl[2, 12:21, 24] *}

/// tip | Dica

Se você chamar `app.openapi()` manualmente, os `operationId`s devem ser atualizados antes dessa chamada.

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/// warning | Atenção

Se você fizer isso, você tem que ter certeza de que cada uma das suas *funções de operação de rota* tem um nome único.

# Aplicações Maiores - Múltiplos Arquivos { #bigger-applications-multiple-files }

Se você está construindo uma aplicação ou uma API web, é raro que você possa colocar tudo em um único arquivo.

**FastAPI** oferece uma ferramenta conveniente para estruturar sua aplicação, mantendo toda a flexibilidade.

/// info | Informação

Se você vem do Flask, isso seria o equivalente aos Blueprints do Flask.

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* Le cryptage de la connexion se fait au niveau du protocole TCP.
    * C'est une couche en dessous de HTTP.
    * Donc, le certificat et le traitement du cryptage sont faits avant HTTP.
* TCP ne connaît pas les "domaines", seulement les adresses IP.
    * L'information sur le domaine spécifique demandé se trouve dans les données HTTP.