Se você for no seu navegador verá que agora a documentação mostra sua nova seção. 🎉

Agora você poderá traduzir tudo e ver como está toda vez que salva o arquivo.

#### Nova linguagem

Vamos dizer que você queira adicionar traduções para uma linguagem que ainda não foi traduzida, nem sequer uma página.

Cada atributo de um modelo Pydantic tem um tipo.

Mas esse tipo pode ser outro modelo Pydantic.

Portanto, você pode declarar "objects" JSON profundamente aninhados com nomes, tipos e validações de atributos específicos.

Tudo isso, aninhado arbitrariamente.

### Defina um sub-modelo

Por exemplo, nós podemos definir um modelo `Image`:

```Python hl_lines="9-11"
{!../../docs_src/body_nested_models/tutorial004.py!}
```

Nesse caso, você poderia querer documentar como essa API externa *deveria* ser. Que *operação de rota* ela deveria ter, que corpo ela deveria esperar, que resposta ela deveria retornar, etc.

## Um aplicativo com callbacks

Vamos ver tudo isso com um exemplo.

Imagine que você tem um aplicativo que permite criar faturas.

Essas faturas terão um `id`, `title` (opcional), `customer` e `total`.

E também pode ser usada por você mesmo, para debugar, checar e testar a mesma aplicação.

## O Fluxo da `senha`

Agora vamos voltar um pouco e entender o que é isso tudo.

O "fluxo" da `senha` é um dos caminhos ("fluxos") definidos no OAuth2, para lidar com a segurança e autenticação.

OAuth2 foi projetado para que o backend ou a API pudesse ser independente do servidor que autentica o usuário.

@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: int, q: str = Optional[None]):
    return {"item_id": item_id, "q": q}
```

<details markdown="1">
<summary>Oppure usa <code>async def</code>...</summary>

Se il tuo codice usa `async` / `await`, allora usa `async def`:

```Python hl_lines="7  12"
from fastapi import FastAPI
from typing import Optional

app = FastAPI()


@app.get("/")
async def read_root():

{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial002_an_py310.py ln[83:93] hl[83:84,88:89] *}

### Deletar um Hero Novamente

**Deletar** um hero permanece praticamente o mesmo.

Não vamos satisfazer o desejo de refatorar tudo neste aqui. 😅

{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial002_an_py310.py ln[96:103] hl[101] *}

### Executar o App Novamente

Você pode executar o app novamente:

<div class="termy">

```console

        map.put("シェ", new String[] { "sye", "she" });

        map.put("チャ", new String[] { "tya", "cha" });
        map.put("チュ", new String[] { "tyu", "chu" });
        map.put("チョ", new String[] { "tyo", "cho" });
        map.put("チェ", new String[] { "tye", "che" });

        map.put("ニャ", new String[] { "nya" });
        map.put("ニュ", new String[] { "nyu" });
        map.put("ニョ", new String[] { "nyo" });

///

### <a href="https://github.com/encode/apistar" class="external-link" target="_blank">APIStar</a> (<= 0.5)

Antes de decidir construir **FastAPI** eu encontrei o servidor **APIStar**. Tinha quase tudo que eu estava procurando e tinha um grande projeto.

Você pode ter qualquer combinação de dependências que você quiser.

O **FastAPI** se encarrega de executá-las na ordem certa.

/// note | "Detalhes Técnicos"

Tudo isso funciona graças aos <a href="https://docs.python.org/3/library/contextlib.html" class="external-link" target="_blank">gerenciadores de contexto</a> do Python.

O **FastAPI** utiliza eles internamente para alcançar isso.

Um desses sistemas de gerenciamento de contêineres distribuídos como o Kubernetes normalmente tem alguma maneira integrada de lidar com a **replicação de contêineres** enquanto ainda oferece **balanceamento de carga** para as solicitações recebidas. Tudo no **nível do cluster**.