* Entregar a você a informação recebida no parâmetro `item`.
    * Como você o declarou na função como do tipo `Item`, você também terá o suporte do editor (completação, etc) para todos os atributos e seus tipos.

## Visão Geral

Fess é um servidor de busca empresarial muito poderoso e fácil de implantar. Você pode instalar e executar o Fess rapidamente em qualquer plataforma que suporte o Java Runtime Environment. O Fess é fornecido sob a [Licença Apache 2.0](LICENSE).

* Suporte a **WebSocket**.
* Suporte a **GraphQL**.
* Tarefas em processo _background_.
* Eventos na inicialização e encerramento.
* Cliente de testes construído sobre HTTPX.
* Respostas em **CORS**, GZip, Static Files, Streaming.
* Suporte a **Session e Cookie**.
* 100% de cobertura de testes.
* 100% do código utilizando _type annotations_.

* `allow_headers` - Uma lista de cabeçalhos de solicitação HTTP que devem ter suporte para requisições de origem cruzada. O padrão é `[]`. Você pode usar `['*']` para permitir todos os cabeçalhos. Os cabeçalhos `Accept`, `Accept-Language`, `Content-Language` e `Content-Type` são sempre permitidos para <a href="https://developer.mo...

## Instalar o `passlib`

O PassLib é uma excelente biblioteca Python para lidar com hashes de senhas.

Ele suporta muitos algoritmos de hashing seguros e utilitários para trabalhar com eles.

O algoritmo recomendado é o "Bcrypt".

Mas na maioria dos casos em que precisamos fazer algo assim, queremos que o modelo apenas **filtre/remova** alguns dados como neste exemplo.

///

## Ejecuta el Programa del Servidor

Si instalaste un servidor ASGI manualmente, normalmente necesitarías pasar una cadena de import en un formato especial para que importe tu aplicación FastAPI:

<div class="termy">

```console
$ uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 80

* PostgreSQL
* MySQL
* SQLite
* Oracle
* Microsoft SQL Server, etc.

Neste exemplo, usaremos **SQLite**, porque ele usa um único arquivo e o Python tem suporte integrado. Assim, você pode copiar este exemplo e executá-lo como está.

Mais tarde, para sua aplicação em produção, você pode querer usar um servidor de banco de dados como o **PostgreSQL**.

/// tip | Dica

///

### Criando o objeto `Settings`

Importe a classe `BaseSettings` do Pydantic e crie uma nova subclasse, de forma parecida com um modelo do Pydantic.

Ele tem:

* Performance seriamente impressionante.
* Suporte a WebSocket.
* Suporte a GraphQL.
* Tarefas de processamento interno por trás dos panos.
* Eventos de inicialização e encerramento.
* Cliente de testes construído com HTTPX.
* Respostas CORS, GZip, Arquivos Estáticos, Streaming.
* Suporte para Sessão e Cookie.
* 100% coberto por testes.
* Código base 100% anotado com tipagem.