* Comprobará que tiene un atributo requerido `price` que debe ser un `float`.
    * Comprobará que tiene un atributo opcional `is_offer`, que debe ser un `bool`, si está presente.
    * Todo esto también funcionaría para objetos JSON profundamente anidados.
* Convertirá de y a JSON automáticamente.
* Documentará todo con OpenAPI, que puede ser usado por:

    * Sem o `None` ele poderia ser obrigatório (como o corpo no caso de `PUT`).
* Para requisições `PUT` para `/items/{item_id}`, lerá o corpo como JSON:
    * Verifica que tem um atributo obrigatório `name` que deve ser `str`.
    * Verifica que tem um atributo obrigatório `price` que deve ser `float`.
    * Verifica que tem an atributo opcional `is_offer`, que deve ser `bool`, se presente.

O importante a se lembrar é que a chave `sub` deve ter um identificador único em toda a aplicação e deve ser uma string.

## Verifique { #check-it }

O `directory="static"` refere-se ao nome do diretório que contém seus arquivos estáticos.

O `name="static"` dá a ele um nome que pode ser usado internamente pelo **FastAPI**.

Todos esses parâmetros podem ser diferentes de "`static`", ajuste-os de acordo com as necessidades e detalhes específicos da sua própria aplicação.

## Mais informações { #more-info }

## Adicione `dependencies` ao decorador da operação de rota { #add-dependencies-to-the-path-operation-decorator }

O *decorador da operação de rota* recebe um argumento opcional `dependencies`.

Ele deve ser uma lista de `Depends()`:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py39.py hl[19] *}

Esto por supuesto no es el frontend para los usuarios finales, pero es una gran herramienta automática para documentar interactivamente toda tu API.

Puede ser utilizada por el equipo de frontend (que también puedes ser tú mismo).

Puede ser utilizada por aplicaciones y sistemas de terceros.

Y también puede ser utilizada por ti mismo, para depurar, revisar y probar la misma aplicación.

## El flujo `password` { #the-password-flow }

Esta separación de partes, y ser un "microframework" que podría extenderse para cubrir exactamente lo que se necesita, fue una funcionalidad clave que quise mantener.

Dada la simplicidad de Flask, parecía una buena opción para construir APIs. Lo siguiente a encontrar era un "Django REST Framework" para Flask.

/// check | Inspiró a **FastAPI** a

Por ejemplo, podrías usarlo para leer y verificar contraseñas generadas por otro sistema (como Django) pero hacer hash de cualquier contraseña nueva con un algoritmo diferente como Argon2 o Bcrypt.

Y ser compatible con todos ellos al mismo tiempo.

///

Crea una función de utilidad para hacer el hash de una contraseña que venga del usuario.

///

## `HTTPSRedirectMiddleware` { #httpsredirectmiddleware }

Impone que todas las requests entrantes deben ser `https` o `wss`.

Cualquier request entrante a `http` o `ws` será redirigida al esquema seguro.

{* ../../docs_src/advanced_middleware/tutorial001_py39.py hl[2,6] *}

## `TrustedHostMiddleware` { #trustedhostmiddleware }

    * Pero te proporciona las herramientas para construir aplicaciones web sencillas, con enrutamiento basado en paths, etc.
    * Si estás comparando Starlette, compáralo con Sanic, Flask, Django, etc. Frameworks web (o microframeworks).
* **FastAPI**: