Assim, você poderia, por exemplo, compartilhar os mesmos dados de um aplicativo Django em um banco de dados com um aplicativo FastAPI. Ou migrar gradualmente uma aplicação Django usando o mesmo banco de dados.

E seus usuários poderiam fazer login tanto pela sua aplicação Django quanto pela sua aplicação **FastAPI**, ao mesmo tempo.

///

## Criar o hash e verificar as senhas

Contêineres Linux rodam usando o mesmo kernel Linux do hospedeiro (máquina, máquina virtual, servidor na nuvem, etc). Isso simplesmente significa que eles são muito leves (comparados com máquinas virtuais emulando um sistema operacional completo).

De esa forma, tu aplicación no tendrá que generar el esquema cada vez que un usuario abra la documentación de tu API.

Se generará solo una vez, y luego se usará el mismo esquema cacheado para las siguientes requests.

{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001.py hl[13:14,25:26] *}

### Sobrescribir el método

Ahora puedes reemplazar el método `.openapi()` por tu nueva función.

## OpenAPI condicional com configurações e variáveis ​​de ambiente

Você pode usar facilmente as mesmas configurações do Pydantic para configurar sua OpenAPI gerada e as interfaces de usuário de documentos.

Por exemplo:

{* ../../docs_src/conditional_openapi/tutorial001.py hl[6,11] *}

Aqui declaramos a configuração `openapi_url` com o mesmo padrão de `"/openapi.json"`.

E então o usamos ao criar o aplicativo `FastAPI`.

///

/// tip | Consejo

Aquí reutilizamos el mismo modelo Pydantic.

Pero de la misma manera, podríamos haberlo validado de alguna otra forma.

**FastAPI** sabe qué hacer en cada caso y cómo reutilizar el mismo objeto, de modo que todas las tareas en segundo plano se combinan y ejecutan en segundo plano después:

{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial002_an_py310.py hl[13,15,22,25] *}

E todos eles (ou qualquer...

Vamos iniciar com um exemplo de **caso de uso** e então ver como resolvê-lo com isso.

Vamos imaginar que você tem alguns **modelos de _machine learning_** que deseja usar para lidar com as requisições. 🤖

Os mesmos modelos são compartilhados entre as requisições, então não é um modelo por requisição, ou um por usuário ou algo parecido.

Esto también significa que, en muchos casos, puedes pasar el mismo objeto que obtienes de un request **directamente a la base de datos**, ya que todo se valida automáticamente.

Lo mismo aplica al revés, en muchos casos puedes simplemente pasar el objeto que obtienes de la base de datos **directamente al cliente**.

{* ../../docs_src/openapi_webhooks/tutorial001.py hl[9:13,36:53] *}

Los webhooks que defines terminarán en el esquema de **OpenAPI** y en la interfaz automática de **documentación**.

/// info | Información