* <a href="https://github.com/florimondmanca/msgpack-asgi" class="external-link" target="_blank">MessagePack</a>

O principal recurso que eu queria do Django REST Framework era a documentação automática da API.

Então eu descobri que existia um padrão para documentar APIs, utilizando JSON (ou YAML, uma extensão do JSON) chamado Swagger.

E tinha uma interface web para APIs Swagger já criada. Então, sendo capaz de gerar documentação Swagger para uma API poderia permitir utilizar essa interface web automaticamente.

    * O esquema gerado vai especificar que é uma `str` com o "formato" `binary`.
* `Decimal`:
    * O `Decimal` padrão do Python.
    * Em requisições e respostas será representado como um `float`.
* Você pode checar todos os tipos de dados válidos do Pydantic aqui: <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/" class="external-link" target="_blank">Tipos de dados do Pydantic</a>.

## Exemplo

Da mesma forma que estávamos fazendo antes diretamente...

Claro que este não é o frontend para os usuários finais, mas é uma ótima ferramenta automática para documentar interativamente toda sua API.

Pode ser usado pelo time de frontend (que pode ser você no caso).

Pode ser usado por aplicações e sistemas third party (de terceiros).

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

        final int strLen = str != null ? str.length() : 0;
        if (strLen > 0) {
            for (int i = 0; i < strLen; i++) {
                if (!Character.isWhitespace(str.charAt(i))) {
                    return;
                }
            }
        }
        throw new IllegalArgumentException(message);
    }

        return getByName(hostname, false);
    }

    static boolean isDotQuadIP(final String hostname) {
        if (hostname != null && hostname.length() > 0 && Character.isDigit(hostname.charAt(0))) {
            int i, len, dots;
            char[] data;

            i = dots = 0; /* quick IP address validation */
            len = hostname.length();
            data = hostname.toCharArray();

```JSON
{
"name": "Foo",
"price": 50.2
}
```

/// info | Informação

No Pydantic v1, o método era chamado `.dict()`, ele foi descontinuado (mas ainda suportado) no Pydantic v2 e renomeado para `.model_dump()`.

Vamos criar uma **dependência** do FastAPI com `yield` que fornecerá uma nova `Session` para cada requisição. Isso é o que garante que usamos uma única sessão por requisição. 🤓

Então, criamos uma dependência `Annotated` chamada `SessionDep` para simplificar o restante do código que usará essa dependência.

{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial001_an_py310.py ln[25:30] hl[25:27,30] *}

### Criar Tabelas de Banco de Dados na Inicialização

if not (credentials.username == "stanleyjobson") or not (credentials.password == "swordfish"):
    # Return some error
    ...
```

Porém, ao utilizar o `secrets.compare_digest()`, isso estará seguro contra um tipo de ataque chamado "timing attacks" (ataques de temporização).

### Ataques de Temporização

Mas o que é um "timing attack" (ataque de temporização)?

Vamos imaginar que alguns invasores estão tentando adivinhar o usuário e a senha.