E ele gera _schemas_ OpenAPI.

É assim como funciona no Flask, Starlette, Responder etc.

Mas então, nós temos novamente o problema de ter uma micro-sintaxe, dentro de uma string Python (um grande YAML).

O editor não poderá ajudar muito com isso. E se nós modificarmos os parâmetros dos _schemas_ do Marshmallow e esquecer de modificar também aquela _docstring_ YAML, o _schema_ gerado pode ficar obsoleto.

        .expectCollects(
            new ImmutableTable.Builder<String, String, Integer>()
                .put("one", "uno", 1)
                .put("two", "dos", 2)
                .put("three", "tres", 3)
                .buildOrThrow(),
            immutableCell("one", "uno", 1),
            immutableCell("two", "dos", 2),
            immutableCell("three", "tres", 3));
  }

**puerto** principal transmita la comunicación (requests) a posiblemente **múltiples contenedores** ejecutando tu aplicación.

Cada uno de estos contenedores ejecutando tu aplicación normalmente tendría **solo un proceso** (e.g., un proceso Uvicorn ejecutando tu aplicación FastAPI). Todos serían **contenedores idénticos**, ejecutando lo mismo, pero cada uno con su propio proceso, memoria, etc. De esa forma, aprovecharías la **paralelización** en **diferentes núcleos** de la CPU, o incluso en...

<div style="text-align: right; margin-right: 10%;">Kabir Khan - <strong>Microsoft</strong> <a href="https://github.com/fastapi/fastapi/pull/26" target="_blank"><small>(ref)</small></a></div>

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"_Nós adotamos a biblioteca **FastAPI** para iniciar um servidor **REST** que pode ser consultado para obter **previsões**. [para o Ludwig]_"

O `TestClient` é baseado no <a href="https://www.python-httpx.org" class="external-link" target="_blank">HTTPX</a>, e felizmente nós podemos utilizá-lo diretamente para testar a API.

## Exemplo

Hug fue uno de los primeros frameworks en implementar la declaración de tipos de parámetros API usando las anotaciones de tipos de Python. Esta fue una gran idea que inspiró a otras herramientas a hacer lo mismo.

Usaba tipos personalizados en sus declaraciones en lugar de tipos estándar de Python, pero aún así fue un gran avance.

## Parametrizar a instância

E agora, nós podemos utilizar o `__init__` para declarar os parâmetros da instância que podemos utilizar para "parametrizar" a dependência:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py39.py hl[9] *}

Neste caso, o **FastAPI** nunca tocará ou se importará com o `__init__`, nós vamos utilizar diretamente em nosso código.

## Crie uma instância

Nós poderíamos criar uma instância desta classe com:

No nosso exemplo de código acima, nós não usamos ele diretamente, mas nós passamos para o FastAPI para ele usá-lo.

O parâmetro `lifespan` da aplicação `FastAPI` usa um **Gerenciador de Contexto Assíncrono**, então nós podemos passar nosso novo gerenciador de contexto assíncrono do `lifespan` para ele.

{* ../../docs_src/events/tutorial003.py hl[22] *}

## Verifique o `username` e o formato dos dados

Nós verificamos que nós obtemos um `username`, e extraímos os escopos.

E depois nós validamos esse dado com o modelo Pydantic (capturando a exceção `ValidationError`), e se nós obtemos um erro ao ler o token JWT ou validando os dados com o Pydantic, nós levantamos a exceção `HTTPException` que criamos anteriormente.

### OAuth 1

Havia um OAuth 1, que é bem diferente do OAuth2, e mais complexo, isso incluía diretamente as especificações de como criptografar a comunicação.

Não é muito popular ou usado nos dias atuais.

OAuth2 não especifica como criptografar a comunicação, ele espera que você tenha sua aplicação em um servidor HTTPS.

/// tip | Dica