Ou, de outra forma, sem a necessidade deles, importe e use o código que precisar.

Qualquer integração é projetada para ser tão simples de usar (com dependências) que você pode criar um "plug-in" para suas aplicações com 2 linhas de código usando a mesma estrutura e sintaxe para as suas *operações de caminho*.

### Testado

* 100% <abbr title="A quantidade de código que é testada automaticamente">de cobertura de testes</abbr>.

<img src="/img/tutorial/security/image03.png">

Não estamos verificando a validade do token ainda, mas isso já é um começo

## Recapitulando

# Manejo de Errores

Existen muchas situaciones en las que necesitas notificar un error a un cliente que está usando tu API.

Este cliente podría ser un navegador con un frontend, un código de otra persona, un dispositivo IoT, etc.

Podrías necesitar decirle al cliente que:

* El cliente no tiene suficientes privilegios para esa operación.
* El cliente no tiene acceso a ese recurso.
* El ítem al que el cliente intentaba acceder no existe.
* etc.

    # via
    #   -r ci/official/requirements_updater/requirements.in
    #   h5py
    #   jax
    #   keras-nightly
    #   ml-dtypes
    #   opt-einsum
    #   scipy
    #   tb-nightly
nvidia-cublas-cu12==12.5.3.2 \
    --hash=sha256:4960f3dc5f39699acadf76fa6d94b10a2a00f2956c2c442efa299fb22b0748f3 \
    --hash=sha256:7d0191251180de606023d396b94d66f66470a0ae96d1dbb906c7656ea0f71eda \

    # via
    #   -r ci/official/requirements_updater/requirements.in
    #   h5py
    #   jax
    #   keras-nightly
    #   ml-dtypes
    #   opt-einsum
    #   scipy
    #   tb-nightly
nvidia-cublas-cu12==12.5.3.2 \
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    # via
    #   -r ci/official/requirements_updater/requirements.in
    #   h5py
    #   jax
    #   keras-nightly
    #   ml-dtypes
    #   opt-einsum
    #   scipy
    #   tb-nightly
nvidia-cublas-cu12==12.5.3.2 \
    --hash=sha256:4960f3dc5f39699acadf76fa6d94b10a2a00f2956c2c442efa299fb22b0748f3 \
    --hash=sha256:7d0191251180de606023d396b94d66f66470a0ae96d1dbb906c7656ea0f71eda \

* **Machine Learning**: normalmente requiere muchas multiplicaciones de "matrices" y "vectores". Piensa en una enorme hoja de cálculo con números y multiplicando todos juntos al mismo tiempo.

    # via
    #   -r ci/official/requirements_updater/requirements.in
    #   h5py
    #   jax
    #   keras-nightly
    #   ml-dtypes
    #   opt-einsum
    #   scipy
    #   tb-nightly
nvidia-cublas-cu12==12.5.3.2 \
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---

## **Typer**, o FastAPI das interfaces de linhas de comando

<a href="https://typer.tiangolo.com" target="_blank"><img src="https://typer.tiangolo.com/img/logo-margin/logo-margin-vector.svg" style="width: 20%;"></a>

    # via
    #   -r ci/official/requirements_updater/requirements.in
    #   h5py
    #   jax
    #   keras-nightly
    #   ml-dtypes
    #   opt-einsum
    #   scipy
    #   tb-nightly
nvidia-cublas-cu12==12.5.3.2 \
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