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## Verifique se o ambiente virtual está ativo { #check-the-virtual-environment-is-active }

Verifique se o ambiente virtual está ativo (o comando anterior funcionou).

/// tip | Dica

Isso é **opcional**, mas é uma boa maneira de **verificar** se tudo está funcionando conforme o esperado e se você está usando o ambiente virtual intendido.

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Ya que la duplicación de código incrementa las posibilidades de bugs, problemas de seguridad, problemas de desincronización de código (cuando actualizas en un lugar pero no en los otros), etc.

Y estos modelos están compartiendo muchos de los datos y duplicando nombres y tipos de atributos.

Podríamos hacerlo mejor.

/// tip | Consejo

Aquí usamos <a href="https://docs.python.org/3/library/time.html#time.perf_counter" class="external-link" target="_blank">`time.perf_counter()`</a> en lugar de `time.time()` porque puede ser más preciso para estos casos de uso. 🤓

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## Orden de ejecución con múltiples middlewares { #multiple-middleware-execution-order }

Resumidamente:

* `100 - 199` são para "Informações". Você raramente os usa diretamente. As respostas com esses códigos de status não podem ter um corpo.
* **`200 - 299`** são para respostas "Bem-sucedidas". Estes são os que você mais usaria.
    * `200` é o código de status padrão, o que significa que tudo estava "OK".
    * Outro exemplo seria `201`, "Criado". É comumente usado após a criação de um novo registro no banco de dados.

...como pretendíamos.

* Elas serão marcadas com uma lista de tags que contêm uma única string `"items"`.
    * Essas "tags" são especialmente úteis para os sistemas de documentação interativa automática (usando OpenAPI).
* Todas elas incluirão as `responses` predefinidas.
* Todas essas *operações de rota* terão a lista de `dependencies` avaliada/executada antes delas.

### Arquivo de teste { #testing-file }

Então você poderia ter um arquivo `test_main.py` com seus testes. Ele poderia estar no mesmo pacote Python (o mesmo diretório com um arquivo `__init__.py`):

``` hl_lines="5"
.
├── app
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py
│   └── test_main.py
```

Como esse arquivo está no mesmo pacote, você pode usar importações relativas para importar o objeto `app` do módulo `main` (`main.py`):

constraints.ModCheck.message = La suma de comprobación {modType} de {value} es incorrecta.
constraints.NotBlank.message = {item} no puede estar en blanco.
constraints.NotEmpty.message = {item} no puede estar vacío.
constraints.ParametersScriptAssert.message = La expresión de script "{script}" no es verdadera.
constraints.Range.message = {item} debe estar entre {min} y {max}.
constraints.SafeHtml.message = {item} contiene contenido HTML peligroso.

A duplicação de código aumenta as chances de bugs, problemas de segurança, problemas de desincronização de código (quando você atualiza em um lugar, mas não em outros), etc.

E esses modelos estão compartilhando muitos dos dados e duplicando nomes e tipos de atributos.

Nós poderíamos fazer melhor.

Então, esse sistema (nesse caso o **FastAPI**) se encarrega de fazer o que for preciso para fornecer essas dependências para o código ("injetando" as dependências).

Isso é bastante útil quando você precisa:

* Definir uma lógica compartilhada (mesmo formato de código repetidamente).
* Compartilhar conexões com banco de dados.

7. Aquí el `response_model` está usando una anotación de tipo de una lista de dataclasses `Author`.

    Nuevamente, puedes combinar `dataclasses` con anotaciones de tipos estándar.

8. Nota que esta *path operation function* usa `def` regular en lugar de `async def`.