Tienden a requerir configuraciones más complejas, un gestor de cola de mensajes/trabajos, como RabbitMQ o Redis, pero te permiten ejecutar tareas en segundo plano en múltiples procesos, y especialmente, en múltiples servidores.

* Al usar una dependencia, puedes simplificar las pruebas.
* Puedes usar archivos `.env` con él.

## pytest.mark.anyio { #pytest-mark-anyio }

Si queremos llamar funciones asíncronas en nuestros tests, nuestras funciones de test tienen que ser asíncronas. AnyIO proporciona un plugin útil para esto, que nos permite especificar que algunas funciones de test deben ser llamadas de manera asíncrona.

## HTTPX { #httpx }

Aqui, o **FastAPI** não ficará confuso porque você está usando `Depends`.

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/// check | Verifique

A forma como esse sistema de dependências foi projetado nos permite ter diferentes dependências (diferentes "dependables") que retornam um modelo `User`.

Não estamos restritos a ter apenas uma dependência que possa retornar esse tipo de dado.

///

## Outros modelos { #other-models }

formally verified model. // // fiat-crypto code comes under the following license. // // Copyright (c) 2015-2020 The fiat-crypto Authors. All rights reserved. // // Redistribution and use in source and binary forms, with or without // modification, are permitted provided that the following conditions are // met: // // 1. Redistributions of source code must retain the above copyright // notice, this list of conditions and the following disclaimer. // // THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY the fiat-crypto authors...

   *
   * <p>This method is equivalent to {@code Collections2.orderedPermutations(list,
   * Ordering.natural())}.
   *
   * @param elements the original iterable whose elements have to be permuted.
   * @return an immutable {@link Collection} containing all the different permutations of the
   *     original iterable.
   * @throws NullPointerException if the specified iterable is null or has any null elements.

# Introducción a Tipos en Python { #python-types-intro }

Python tiene soporte para "anotaciones de tipos" opcionales (también llamadas "type hints").

Estas **"anotaciones de tipos"** o type hints son una sintaxis especial que permite declarar el <dfn title="por ejemplo: str, int, float, bool">tipo</dfn> de una variable.

Al declarar tipos para tus variables, los editores y herramientas te pueden proporcionar un mejor soporte.

```

It is not encrypted, so, anyone could recover the information from the contents.

But it's signed. So, when you receive a token that you emitted, you can verify that you actually emitted it.

That way, you can create a token with an expiration of, let's say, 1 week. And then when the user comes back the next day with the token, you know that user is still logged in to your system.

# Introdução aos tipos Python { #python-types-intro }

O Python possui suporte para "type hints" opcionais (também chamados de "type annotations").

Esses **"type hints"** ou anotações são uma sintaxe especial que permite declarar o <dfn title="por exemplo: str, int, float, bool">tipo</dfn> de uma variável.

Ao declarar tipos para suas variáveis, editores e ferramentas podem oferecer um melhor suporte.

Aquí **FastAPI** no se confundirá porque estás usando `Depends`.

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/// check | Revisa

El modo en que este sistema de dependencias está diseñado nos permite tener diferentes dependencias (diferentes "dependables") que todas devuelven un modelo `User`.

No estamos restringidos a tener solo una dependencia que pueda devolver ese tipo de datos.

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