* Para HTTPS, o servidor precisa ter certificados gerados por um terceiro.
    * Esses certificados são adquiridos de um terceiro, eles não são simplesmente "gerados".
* Certificados têm um tempo de vida.
    * Eles expiram.
    * E então eles precisam ser renovados, adquirindo-os novamente de um terceiro.
* A criptografia da conexão acontece no nível TCP.
    * Essa é uma camada abaixo do HTTP.

```

////

Neste caso, o **FastAPI** perceberá que existe mais de um parâmetro de corpo na função (dois parâmetros que são modelos Pydantic).

Então, ele usará o nome dos parâmetros como chaves (nome dos campos) no corpo, e espera um corpo como:

```JSON
{
    "item": {
        "name": "Foo",
        "description": "The pretender",
        "price": 42.0,
        "tax": 3.2
    },
    "user": {

Você envia ao serviço um *token* e ele retorna um usuário autenticado.

Este provedor pode cobrar por requisição, e chamá-lo pode levar mais tempo do que se você tivesse um usuário fixo para os testes.

Você provavelmente quer testar o provedor externo uma vez, mas não necessariamente chamá-lo em todos os testes que executarem.

    * O `datetime.timedelta` do Python.
    * Em requisições e respostas será representado como um `float` de segundos totais.
    * O Pydantic também permite representá-lo como uma "codificação ISO 8601 diferença de tempo", <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/serialization/" class="external-link" target="_blank">cheque a documentação para mais informações</a>.
* `frozenset`:

    * Então, ao utilizar o FastAPI, você está economizando tempo de programação, evitando bugs, linhas de código, e provavelmente terá a mesma performance (ou até melhor) do que teria caso você não o utilizasse (já que você teria que implementar tudo no seu código).

    * Então, ao utilizar o FastAPI você estará economizando tempo de desenvolvimento, evitará _bugs_, linhas de código, e você provavelmente terá a mesma performance (ou melhor) do que não utilizá-lo (já que você teria que implementar tudo isso em seu código).

{!../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial003.py!}
```

Nesse exemplo, as *operações de rota* sob o `router` irão usar a classe `TimedRoute` personalizada, e terão um cabeçalho extra `X-Response-Time` na resposta com o tempo que levou para gerar a resposta:

```Python hl_lines="13-20"
{!../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial003.py!}

Já é possível criar aplicativos de produção com **FastAPI** (e provavelmente você já faz isso há algum tempo), apenas precisando ter certeza de usar uma versão que funcione corretamente com o resto do seu código.

## Fixe a sua versão de `fastapi`

## Múltiplos parâmetros de rota e consulta

Você pode declarar múltiplos parâmetros de rota e parâmetros de consulta ao mesmo tempo, o **FastAPI** vai saber o quê é o quê.

E você não precisa declarar eles em nenhuma ordem específica.

Eles serão detectados pelo nome:

//// tab | Python 3.10+

```Python hl_lines="6  8"

## Segunda dependência, "injetável" e "dependente"

Então, você pode criar uma outra função para uma dependência (um "injetável") que ao mesmo tempo declara sua própria dependência (o que faz dela um "dependente" também):

//// tab | Python 3.10+

```Python hl_lines="13"
{!> ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py!}
```

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