* Um "token" é apenas uma string com algum conteúdo que podemos usar depois para verificar esse usuário.
    * Normalmente, um token é definido para expirar depois de algum tempo.
        * Então, o usuário terá que fazer login novamente em algum momento.
        * E se o token for roubado, o risco é menor. Não é como uma chave permanente que funcionará para sempre (na maioria dos casos).
* O frontend armazena esse token temporariamente em algum lugar.

**Nota**: se você fizer isso, então vou pedir que você também ajude outras pessoas. 😉

## Revise Pull Requests { #review-pull-requests }

Você pode me ajudar revisando pull requests de outras pessoas.

Novamente, por favor tente ao máximo ser gentil. 🤗

---

Veja o que ter em mente e como revisar um pull request:

### Entenda o problema { #understand-the-problem }

## Dependências com `yield` e `except` { #dependencies-with-yield-and-except }

Se você capturar uma exceção com `except` em uma dependência que utilize `yield` e ela não for levantada novamente (ou uma nova exceção for levantada), o FastAPI não será capaz de identificar que houve uma exceção, da mesma forma que aconteceria com Python puro:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008c_an_py39.py hl[15:16] *}

    * Esses certificados são na verdade adquiridos de um terceiro, eles não são simplesmente "gerados".
* Certificados têm um tempo de vida.
    * Eles expiram.
    * E então eles precisam ser renovados, adquirindo-os novamente de um terceiro.
* A criptografia da conexão acontece no nível TCP.
    * Essa é uma camada abaixo do HTTP.
    * Portanto, o manuseio do certificado e da criptografia é feito antes do HTTP.

Nesse caso, seria melhor obter **um servidor extra** e executar alguns processos nele para que todos tenham **RAM e tempo de CPU suficientes**.

// Como no configuramos la env var, obtenemos el valor por defecto

Hello World from Python

// Pero si creamos una variable de entorno primero
$ export MY_NAME="Wade Wilson"

// Y luego llamamos al programa nuevamente
$ python main.py

// Ahora puede leer la variable de entorno

Hello Wade Wilson from Python
```

</div>

////

//// tab | Windows PowerShell

<div class="termy">

7. Aquí el `response_model` está usando una anotación de tipo de una lista de dataclasses `Author`.

    Nuevamente, puedes combinar `dataclasses` con anotaciones de tipos estándar.

8. Nota que esta *path operation function* usa `def` regular en lugar de `async def`.

Pero cada vez que hacemos:

```Python
Settings()
```

se crearía un nuevo objeto `Settings`, y al crearse leería el archivo `.env` nuevamente.

Si la función de dependencia fuera simplemente así:

```Python
def get_settings():
    return Settings()
```

Entonces, durante ese tiempo, la computadora puede ir y hacer algún otro trabajo, mientras "archivo-lento" 📝 termina.

Luego la computadora / programa 🤖 volverá cada vez que tenga una oportunidad porque está esperando nuevamente, o siempre que 🤖 haya terminado todo el trabajo que tenía en ese punto. Y 🤖 comprobará si alguna de las tareas que estaba esperando ya se han completado, haciendo lo que tenía que hacer.

    * Por ejemplo, `await myfile.seek(0)` iría al inicio del archivo.
    * Esto es especialmente útil si ejecutas `await myfile.read()` una vez y luego necesitas leer el contenido nuevamente.
* `close()`: Cierra el archivo.

Como todos estos métodos son métodos `async`, necesitas "await" para ellos.

Por ejemplo, dentro de una *path operation function* `async` puedes obtener los contenidos con: