Com isso, mesmo que você receba uma requisição contendo dados duplicados, ela será convertida em um conjunto de itens exclusivos.

E sempre que você enviar esses dados como resposta, mesmo se a fonte tiver duplicatas, eles serão gerados como um conjunto de itens exclusivos.

E também teremos anotações/documentação em conformidade.

## Modelos aninhados { #nested-models }

Cada atributo de um modelo Pydantic tem um tipo.

E então você pode definir esses mesmos limites e requisitos de memória em suas configurações para seu sistema de gerenciamento de contêineres (por exemplo, no **Kubernetes**). Dessa forma, ele poderá **replicar os contêineres** nas **máquinas disponíveis** levando em consideração a quantidade de memória necessária por eles e a quantidade disponível nas máquinas no cluster.

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/// warning | Atenção

Se a sua aplicação depende de eventos de lifespan, o `AsyncClient` não acionará estes eventos. Para garantir que eles são acionados, utilize o `LifespanManager` do <a href="https://github.com/florimondmanca/asgi-lifespan#usage" class="external-link" target="_blank">florimondmanca/asgi-lifespan</a>.

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Integração com outros provedores de autenticação/autorização como Google, Facebook, X (Twitter), GitHub, etc. é bem possível e relativamente fácil.

O problema mais complexo é criar um provedor de autenticação/autorização como eles, mas o FastAPI dá a você ferramentas para fazer isso facilmente, enquanto faz o trabalho pesado para você.

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## **FastAPI** utilitários { #fastapi-utilities }

E muitas equipes usam apenas `PUT`, mesmo para atualizações parciais.

Você é **livre** para usá-los como preferir, **FastAPI** não impõe restrições.

Mas este guia te dá uma ideia de como eles são destinados a serem usados.

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### Usando o parâmetro `exclude_unset` do Pydantic { #using-pydantics-exclude-unset-parameter }

E o valor retornado é salvo em um <abbr title="Um utilitário/sistema para armazenar valores calculados/gerados para serem reutilizados em vez de computá-los novamente.">"cache"</abbr> e repassado para todos os "dependentes" que precisam dele em uma requisição específica, em vez de chamar a dependência múltiplas vezes para uma mesma requisição.

    * FastAPI fornece mais recursos acima do Starlette. Recursos que você quase sempre precisará quando construir APIs, como validação de dados e serialização. E utilizando eles, você terá uma documentação automática de graça (a documentação automática nem sequer adiciona peso para rodar as aplicações, ela é gerada na inicialização).

Você pode adicionar tags para sua *operação de rota*, passe o parâmetro `tags` com uma `list` de `str` (comumente apenas um `str`):

{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial002_py310.py hl[15,20,25] *}

Eles serão adicionados ao esquema OpenAPI e usados pelas interfaces de documentação automática:

<img src="/img/tutorial/path-operation-configuration/image01.png">

### Tags com Enums { #tags-with-enums }

Todavía es posible usar `BackgroundTask` solo en FastAPI, pero debes crear el objeto en tu código y devolver una `Response` de Starlette incluyéndolo.

No geral, os middlewares ASGI são classes que esperam receber um aplicativo ASGI como o primeiro argumento.

Então, na documentação de middlewares ASGI de terceiros, eles provavelmente dirão para você fazer algo como:

```Python
from unicorn import UnicornMiddleware

app = SomeASGIApp()

new_app = UnicornMiddleware(app, some_config="rainbow")
```