Não estamos usando `scopes` neste exemplo, mas a funcionalidade está disponível se você precisar.

///

Agora, obtenha os dados do usuário do banco de dados (falso), usando o `username` do campo do formulário.

Se não existir tal usuário, retornaremos um erro dizendo "Incorrect username or password".

Para o erro, usamos a exceção `HTTPException`:

Usando apenas `BackgroundTasks` (e não `BackgroundTask`), é possível usá-la como um parâmetro de *função de operação de rota* e deixar o **FastAPI** cuidar do resto para você, assim como ao usar o objeto `Request` diretamente.

    - 🔍 [Pydantic](https://docs.pydantic.dev), usado pelo FastAPI, para validação de dados e gerenciamento de configurações.
    - 💾 [PostgreSQL](https://www.postgresql.org) como banco de dados SQL.
- 🚀 [React](https://react.dev) para o frontend.
    - 💃 Usando TypeScript, hooks, Vite, e outras partes de uma _stack_ frontend moderna.

/// info | Información

Si estás usando contenedores, por ejemplo con Docker o Kubernetes, te contaré más sobre eso en el próximo capítulo: [FastAPI en Contenedores - Docker](docker.md).

Pero hay varios casos en los que podrías beneficiarte de usar `UploadFile`.

## Parámetros de Archivo con `UploadFile` { #file-parameters-with-uploadfile }

Define un parámetro de archivo con un tipo de `UploadFile`:

{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_an_py310.py hl[14] *}

Usar `UploadFile` tiene varias ventajas sobre `bytes`:

* No tienes que usar `File()` en el valor por defecto del parámetro.

Ten en cuenta que los headers propietarios personalizados se pueden agregar [usando el prefijo `X-`](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Headers).

exige pré-registro das dependências e elas são resolvidas com base nos tipos declarados. Então, não é possível declarar mais de um "componente" que forneça um certo tipo.

As rotas são declaradas em um único lugar, usando funções declaradas em outros lugares (em vez de usar decorators que possam ser colocados diretamente acima da função que lida com o endpoint). Isso é mais próximo de como o Django faz do que de como o Flask (e o Starlette) fazem. Separa no código coisas que são relativamente...

		"Total cluster raw storage free in bytes")
	healthCapacityUsableTotalBytesMD = NewGaugeMD(healthCapacityUsableTotalBytes,
		"Total cluster usable storage capacity in bytes")
	healthCapacityUsableFreeBytesMD = NewGaugeMD(healthCapacityUsableFreeBytes,
		"Total cluster usable storage free in bytes")
)

// loadClusterHealthCapacityMetrics - `MetricsLoaderFn` for cluster storage
// capacity metrics.

labels.busy_title=Servicio temporalmente no disponible
labels.busy_message=El servidor está experimentando una carga alta. Por favor, inténtelo de nuevo más tarde.
labels.user_name=Nombre de usuario
labels.login=Iniciar sesión
labels.login.placeholder_username=Nombre de usuario
labels.login.placeholder_password=Contraseña
labels.login.title=Iniciar sesión
labels.index_label=Etiqueta
labels.index_lang=Idioma preferido
labels.index_sort=Ordenar

# Templates { #templates }

Você pode usar qualquer template engine com o **FastAPI**.

Uma escolha comum é o Jinja2, o mesmo usado pelo Flask e outras ferramentas.

Existem utilitários para configurá-lo facilmente que você pode usar diretamente em sua aplicação **FastAPI** (fornecidos pelo Starlette).

## Instalar dependências { #install-dependencies }

Certifique-se de criar um [ambiente virtual](../virtual-environments.md), ativá-lo e instalar `jinja2`: