assertNotNull(builder);

        DefaultModelBuildingRequest request = new DefaultModelBuildingRequest();
        request.setProcessPlugins(true);
        request.setPomFile(getPom("complex"));
        request.setSystemProperties(sysProperties);

        ModelBuildingResult result = builder.build(request);
        assertNotNull(result);
        assertNotNull(result.getEffectiveModel());

# Tipos de dados extras

Até agora, você tem usado tipos de dados comuns, tais como:

* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`

Mas você também pode usar tipos de dados mais complexos.

E você ainda terá os mesmos recursos que viu até agora:

* Ótimo suporte do editor.
* Conversão de dados das requisições recebidas.
* Conversão de dados para os dados da resposta.
* Validação de dados.
* Anotação e documentação automáticas.

Mas antes disso, controlar código assíncrono era bem mais complexo e difícil.

Nas versões anteriores do Python, você poderia utilizar threads ou <a href="http://www.gevent.org/" class="external-link" target="_blank">Gevent</a>. Mas o código é um pouco mais complexo de entender, debugar, e pensar sobre.

 * This API does not try to cover all the requirements out there, just the basic ones, and is intentionally simple.
 * If plugin or extension needs anything more complex feature wise (i.e. HTTP range support or alike) it should
 * probably roll its own.
 * <p>
 * This implementation is backed by Maven Resolver API, supported protocols and transport selection depends on it. If

# Sobre HTTPS

É fácil assumir que HTTPS é algo que é apenas "habilitado" ou não.

Mas é bem mais complexo do que isso.

/// tip | "Dica"

Se você está com pressa ou não se importa, continue com as seções seguintes para instruções passo a passo para configurar tudo com diferentes técnicas.

///

> Quelle est l'histoire de ce projet ? Il semble être sorti de nulle part et est devenu génial en quelques semaines [...].

Voici un petit bout de cette histoire.

## Alternatives

Je crée des API avec des exigences complexes depuis plusieurs années (Machine Learning, systèmes distribués, jobs asynchrones, bases de données NoSQL, etc), en dirigeant plusieurs équipes de développeurs.

		t.Fatalf("failed to query data, got error %v", err)
	}
	AssertEqual(t, result, out)

	// update record
	data.Roles = append(data.Roles, "r3")
	data.JobInfo.Location = "Gates Hillman Complex"
	if err := DB.Assign(data).FirstOrCreate(&out).Error; err != nil {
		t.Fatalf("failed to FirstOrCreate Assigned data, got error %v", err)
	}
	if err := DB.First(&result, out.ID).Error; err != nil {

# Important: "tfrun foo | bar" is "( tfrun foo ) | bar", not "tfrun (foo | bar)".
# Therefore, "tfrun" commands cannot include pipes -- which is
# probably for the better. If a pipe is necessary for something, it is probably
# complex. Write a well-documented script under utilities/ to encapsulate the
# functionality instead.
tfrun() { "$@"; }

if [[ `uname -s | grep -P '^MSYS_NT'` ]]; then
  source ./ci/official/utilities/windows.sh

    FastAPI will use the `response_model` parameter (that includes dataclasses) to convert the response.

You can combine `dataclasses` with other type annotations in many different combinations to form complex data structures.

Check the in-code annotation tips above to see more specific details.

## Learn More

> Qual é a história desse projeto? Parece que surgiu do nada e se tornou incrível em poucas semanas [...]

Aqui está um pouco dessa história.

## Alternativas

Eu tenho criado APIs com requisitos complexos por vários anos (Aprendizado de Máquina, sistemas distribuídos, tarefas assíncronas, banco de dados NoSQL etc.), liderando vários times de desenvolvedores.

Como parte disso, eu precisava investigar, testar e usar muitas alternativas.