O `root_path` é um mecanismo fornecido pela especificação ASGI (que o FastAPI utiliza, através do Starlette).

O `root_path` é usado para lidar com esses casos específicos.

E também é usado internamente ao montar sub-aplicações.

## Proxy com um prefixo de caminho removido

```console
$ typer --install-completion

zsh completion installed in /home/user/.bashrc.
Completion will take effect once you restart the terminal.
```

</div>

### Aplicações e documentação ao mesmo tempo

Se você rodar os exemplos com, por exemplo:

<div class="termy">

```console
$ uvicorn tutorial001:app --reload

    A opção `--no-cache-dir` diz ao `pip` para não salvar os pacotes baixados localmente, pois isso só aconteceria se `pip` fosse executado novamente para instalar os mesmos pacotes, mas esse não é o caso quando trabalhamos com contêineres.

    /// note

    `--no-cache-dir` é apenas relacionado ao `pip`, não tem nada a ver com Docker ou contêineres.

    ///

# Ambientes Virtuais

Ao trabalhar em projetos Python, você provavelmente deve usar um **ambiente virtual** (ou um mecanismo similar) para isolar os pacotes que você instala para cada projeto.

/// info | "Informação"

Se você já sabe sobre ambientes virtuais, como criá-los e usá-los, talvez seja melhor pular esta seção. 🤓

///

/// tip | "Dica"

Um **ambiente virtual** é diferente de uma **variável de ambiente**.

Mas se você tem certeza que o conteúdo que você está retornando é **serializável com JSON**, você pode passá-lo diretamente para a classe de resposta e evitar o trabalho extra que o FastAPI teria ao passar o conteúdo pelo `jsonable_encoder` antes de passar para a classe de resposta.

```Python hl_lines="2  7"
{!../../docs_src/custom_response/tutorial001b.py!}
```

/// info | Informação

Até este ponto, com todos os tutoriais nos documentos, você provavelmente estava executando um **programa de servidor**, por exemplo, usando o comando `fastapi`, que executa o Uvicorn, executando um **único processo**.

Ao implantar aplicativos, você provavelmente desejará ter alguma **replicação de processos** para aproveitar **vários núcleos** e poder lidar com mais solicitações.

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.

Para isso, nós atualizamos o modelo Pydantic `TokenData` com a nova propriedade `scopes`.

## Segunda dependência, "injetável" e "dependente"

Então, você pode criar uma outra função para uma dependência (um "injetável") que ao mesmo tempo declara sua própria dependência (o que faz dela um "dependente" também):

//// tab | Python 3.10+

```Python hl_lines="13"
{!> ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py!}
```

////

///

## Tipos e Validação

Essas variáveis de ambiente só podem lidar com **strings de texto**, pois são externas ao Python e precisam ser compatíveis com outros programas e com o resto do sistema (e até mesmo com diferentes sistemas operacionais, como Linux, Windows, macOS).

# https://github.com/apache/lucene-solr/blob/master/lucene/analysis/common/src/resources/org/apache/lucene/analysis/br/stopwords.txt
a
ainda
alem
ambas
ambos
antes
ao
aonde
aos
apos
aquele
aqueles
as
assim
com
como
contra
contudo
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cujas
cujo
cujos
da
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de
dela
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deles
demais
depois
desde
desta
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dispoe
dispoem
diversa
diversas
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