Então, você pode adicionar dados extras para o esquema gerado automaticamente.

Por exemplo, você poderia optar por ler e validar a requisição com seu próprio código, sem utilizar funcionalidades automatizadas do FastAPI com o Pydantic, mas você ainda pode quere definir a requisição no esquema OpenAPI.

Você pode fazer isso com `openapi_extra`:

A única coisa nova é o argumento `callbacks=invoices_callback_router.routes` no decorador da *operação de rota*. Veremos o que é isso a seguir.

## Documentando o callback

O código real do callback dependerá muito do seu próprio aplicativo de API.

E provavelmente variará muito de um aplicativo para o outro.

Poderia ser apenas uma ou duas linhas de código, como:

```Python
callback_url = "https://example.com/api/v1/invoices/events/"

    }
  ],
  "body": {
    "title": "towel",
    "size": "XL"
  }
}
```

#### O `HTTPException` do FastAPI vs o `HTTPException` do Starlette.

O **FastAPI** tem o seu próprio `HTTPException`.

E a classe de erro `HTTPException` do **FastAPI** herda da classe de erro do `HTTPException` do Starlette.

Você também pode criar uma variável de ambiente apenas para uma **invocação específica do programa**, que só está disponível para aquele programa e apenas pela duração dele.

Para fazer isso, crie-a na mesma linha, antes do próprio programa:

<div class="termy">

```console
// Criar uma variável de ambiente MY_NAME para esta chamada de programa
$ MY_NAME="Wade Wilson" python main.py

// Agora ele pode ler a variável de ambiente

## Sobre integrações de terceiros

Neste exemplos nós estamos utilizando o fluxo de senha do OAuth2.

Isso é apropriado quando nós estamos autenticando em nossa própria aplicação, provavelmente com o nosso próprio "*frontend*".

Porque nós podemos confiar nele para receber o `username` e o `password`, pois nós controlamos isso.

executar essas **etapas anteriores** antes de iniciar o aplicativo.

E você terá que se certificar de que é um único processo executando essas etapas anteriores *mesmo* se depois, você iniciar **vários processos** (vários trabalhadores) para o próprio aplicativo. Se essas etapas fossem executadas por **vários processos**, eles **duplicariam** o trabalho executando-o em **paralelo**, e se as etapas fossem algo delicado como uma migração de banco de dados, elas poderiam causar conflitos entre si....

### Renovação de Certificados

Em algum momento futuro, cada certificado irá **expirar** (aproximadamente 3 meses após a aquisição).

E então, haverá outro programa (em alguns casos pode ser o próprio Proxy de Terminação TLS) que irá interagir com o Let's Encrypt e renovar o(s) certificado(s).

<img src="/img/deployment/https/https.drawio.svg">

Cada um desses contêineres executando seu aplicativo normalmente teria **apenas um processo** (ex.: um processo Uvicorn executando seu aplicativo FastAPI). Todos seriam **contêineres idênticos**, executando a mesma coisa, mas cada um com seu próprio processo, memória, etc. Dessa forma, você aproveitaria a **paralelização** em **núcleos diferentes** da CPU, ou até mesmo em **máquinas diferentes**.

### Tipos genéricos com parâmetros de tipo

Existem algumas estruturas de dados que podem conter outros valores, como `dict`, `list`, `set` e `tuple`. E os valores internos também podem ter seu próprio tipo.

Estes tipos que possuem tipos internos são chamados de tipos "**genéricos**". E é possível declará-los mesmo com os seus tipos internos.

Um ambiente virtual é um **diretório**, muito semelhante ao global, onde você pode instalar os pacotes para um projeto.

Dessa forma, cada projeto terá seu próprio ambiente virtual (diretório `.venv`) com seus próprios pacotes.

```mermaid
flowchart TB
    subgraph stone-project[philosophers-stone project]
        stone(philosophers-stone) --->|requires| harry-1
        subgraph venv1[.venv]