### Programa separado

Para conseguir isso, você normalmente terá um **programa separado** que garantiria que seu aplicativo fosse executado na inicialização. E em muitos casos, ele também garantiria que outros componentes ou aplicativos também fossem executados, por exemplo, um banco de dados.

Então os invasores vão tentar com o usuário `stanleyjobsox` e a senha `love123`.

E a sua aplicação faz algo como:

```Python
if "stanleyjobsox" == "stanleyjobson" and "love123" == "swordfish":
    ...
```

O Python terá que comparar todo o `stanleyjobso` tanto em `stanleyjobsox` como em `stanleyjobson` antes de perceber que as strings não são a mesma. Então isso levará alguns microssegundos a mais para retornar "Usuário ou senha incorretos".

Para conseguir isso, o backend deve ter uma lista de "origens permitidas".

Neste caso, ele terá que incluir `http://localhost:8080` para o frontend funcionar corretamente.

## Curingas

É possível declarar uma lista com `"*"` (um "curinga") para dizer que tudo está permitido.

Isso significa que, embora os clientes da API só possam enviar strings como chaves, desde que essas strings contenham inteiros puros, o Pydantic irá convertê-los e validá-los.

E o `dict` que você recebe como `weights` terá, na verdade, chaves `int` e valores` float`.

///

## Recapitulação

Com **FastAPI** você tem a flexibilidade máxima fornecida pelos modelos Pydantic, enquanto seu código é mantido simples, curto e elegante.

Um contêiner normalmente tem um **único processo**, mas também é possível iniciar sub-processos a partir do processo principal, e dessa forma você terá **vários processos** no mesmo contêiner.

Mas não é possível ter um contêiner rodando sem **pelo menos um processo rodando**. Se o processo principal parar, o contêiner também para.

## Construindo uma Imagem Docker para FastAPI

* **`async` e `await`**
* **Corrotinas**

## Código assíncrono

Código assíncrono apenas significa que a linguagem 💬 tem um jeito de dizer para o computador / programa 🤖 que em certo ponto do código, ele 🤖 terá que esperar *algo* finalizar em outro lugar. Vamos dizer que esse *algo* seja chamado "arquivo lento" 📝.

Então, durante esse tempo, o computador pode ir e fazer outro trabalho, enquanto o "arquivo lento" 📝 termina.

**FastAPI** faz uso dele para que você veja o erro no seu log, caso você utilize um modelo de Pydantic em `response_model`, e seus dados tenham erro.

Contudo, o cliente ou usuário não terão acesso a ele. Ao contrário, o cliente receberá um "Internal Server Error" com o HTTP status code `500`.

```mermaid
flowchart LR
    azkaban(prisoner-of-azkaban) --> |requires| harry-3[harry v3]
```

Mas agora o problema é que, se você instalar os pacotes globalmente (no ambiente global) em vez de em um **ambiente virtual** local, você terá que escolher qual versão do `harry` instalar.

Se você quiser executar `philosophers-stone`, precisará primeiro instalar `harry` versão `1`, por exemplo com:

<div class="termy">

```console

## Integrando com OpenAPI

Todas as declarações de requisições, validações e requisitos para suas dependências (e sub-dependências) serão integradas em um mesmo esquema OpenAPI.

Então, a documentação interativa também terá toda a informação sobre essas dependências:

<img src="/img/tutorial/dependencies/image01.png">

## Caso de Uso Simples

Mas não é possível converter os caracteres sem sentido de volta para a senha original.

### Por que usar hashing de senhas

Se o seu banco de dados for roubado, o invasor não terá as senhas em texto puro dos seus usuários, apenas os hashes.

Então, o invasor não poderá tentar usar essas senhas em outro sistema (como muitos usuários utilizam a mesma senha em vários lugares, isso seria perigoso).