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## Opiniones

"_[...] Estoy usando **FastAPI** un montón estos días. [...] De hecho, estoy planeando usarlo para todos los servicios de **ML de mi equipo en Microsoft**. Algunos de ellos se están integrando en el núcleo del producto **Windows** y algunos productos de **Office**._"

{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial001_an_py310.py ln[14:18] hl[14:15,17:18] *}

Usar `check_same_thread=False` permite a FastAPI usar la misma base de datos SQLite en diferentes hilos. Esto es necesario ya que **una sola request** podría usar **más de un hilo** (por ejemplo, en dependencias).

Você pode declarar o tipo usado para a resposta anotando o **tipo de retorno** *da função de operação de rota*.

Você pode usar **anotações de tipo** da mesma forma que usaria para dados de entrada em **parâmetros** de função, você pode usar modelos Pydantic, listas, dicionários, valores escalares como inteiros, booleanos, etc.

{* ../../docs_src/response_model/tutorial001_01_py310.py hl[16,21] *}

O FastAPI usará este tipo de retorno para:

```JSON
{
  "detail": "Not authenticated"
}
```

### Usuario inactivo

Ahora prueba con un usuario inactivo, autentícate con:

Usuario: `alice`

Contraseña: `secret2`

Y trata de usar la operación `GET` con la path `/users/me`.

Obtendrás un error de "Usuario inactivo", como:

```JSON
{
  "detail": "Inactive user"
}
```

## Recapitulación

Você pode enviar (e receber) muitas mensagens:

<img src="/img/tutorial/websockets/image04.png">

E todas elas usarão a mesma conexão WebSocket.

## Usando `Depends` e outros

Nos endpoints WebSocket você pode importar do `fastapi` e usar:

* `Depends`
* `Security`
* `Cookie`
* `Header`
* `Path`
* `Query`

Um **gerenciador de contexto** em Python é algo que você pode usar em uma declaração `with`, por exemplo, `open()` pode ser usado como um gerenciador de contexto:

```Python
with open("file.txt") as file:
    file.read()
```

Nas versões mais recentes de Python, há também um **gerenciador de contexto assíncrono**. Você o usaria com `async with`:

```Python
async with lifespan(app):
    await do_stuff()
```

Así que, podrías necesitar seguir usando modelos de Pydantic.

Pero si tienes un montón de dataclasses por ahí, este es un buen truco para usarlos para potenciar una API web usando FastAPI. 🤓

///

## Dataclasses en `response_model`

También puedes usar `dataclasses` en el parámetro `response_model`:

{* ../../docs_src/dataclasses/tutorial002.py hl[1,7:13,19] *}

A especificação JWT diz que existe uma chave `sub`, com o sujeito do token.

É opcional usá-la, mas é onde você colocaria a identificação do usuário, então nós estamos usando aqui.

O JWT pode ser usado para outras coisas além de identificar um usuário e permitir que ele execute operações diretamente na sua API.

Por exemplo, você poderia identificar um "carro" ou uma "postagem de blog".

/// tip | Dica

Você pode usar a mesma técnica para estender o JSON Schema e adicionar suas próprias informações extras de forma personalizada.

Por exemplo, você pode usar isso para adicionar metadados para uma interface de usuário de front-end, etc.

///

## `Field` de argumentos adicionais

## OAuth2

OAuth2 é uma especificação que define várias formas para lidar com autenticação e autorização.

Ela é bastante extensiva na especificação e cobre casos de uso muito complexos.

Ela inclui uma forma para autenticação usando “third party”/aplicações de terceiros.