* `https://www.googleapis.com/auth/drive` es usado por Google.

/// info | Información

En OAuth2 un "scope" es solo un string que declara un permiso específico requerido.

No importa si tiene otros caracteres como `:` o si es una URL.

Esos detalles son específicos de la implementación.

Para OAuth2 son solo strings.

///

## Código para obtener el `username` y `password`

Añadir un `\f` (un carácter de separación de página escapado) hace que **FastAPI** trunque la salida usada para OpenAPI en este punto.

No aparecerá en la documentación, pero otras herramientas (como Sphinx) podrán usar el resto.

{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial004.py hl[19:29] *}

## Responses Adicionales

Incluyendo cómo manejar el estado de lifespan que puede ser usado en otras áreas de tu código.

///

## Sub Aplicaciones

Eso, más el simple hecho de que Python es el lenguaje principal para **Data Science**, Machine Learning y especialmente Deep Learning, hacen de FastAPI una muy buena opción para APIs web de Data Science / Machine Learning y aplicaciones (entre muchas otras).

Para ver cómo lograr este paralelismo en producción, consulta la sección sobre [Deployment](deployment/index.md){.internal-link target=_blank}.

## `async` y `await`

state. It maps the nodes of a dataflow graph across many machines in a cluster, and within a machine across multiple computational devices, including multicore CPUs, general purpose GPUs, and custom-designed ASICs known as Tensor Processing Units (TPUs). This architecture gives flexibility to the application developer, whereas in previous “parameter server” designs the management of shared state is built into the system, TensorFlow enables developers to experiment with novel optimizations and training...

```
.
├── app
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py
│   └── test_main.py
```

Digamos que ahora el archivo `main.py` con tu aplicación de **FastAPI** tiene algunas otras **path operations**.

Tiene una operación `GET` que podría devolver un error.

Tiene una operación `POST` que podría devolver varios errores.

Ambas *path operations* requieren un `X-Token` header.

Y tu *path operation* tiene un pequeño candado en la esquina superior derecha que puedes pulsar.

///

Y si lo haces, tendrás un pequeño formulario de autorización para escribir un `username` y `password` (y otros campos opcionales):

<img src="/img/tutorial/security/image02.png">

/// note | Nota

No importa lo que escribas en el formulario, aún no funcionará. Pero llegaremos allí.

///

///

## Tipos y validación

Estas variables de entorno solo pueden manejar strings de texto, ya que son externas a Python y tienen que ser compatibles con otros programas y el resto del sistema (e incluso con diferentes sistemas operativos, como Linux, Windows, macOS).

ways to detect malicious models/graphs/checkpoints, so the recommended way to
mitigate the risk in this scenario is to sandbox the model execution.

### Hardware attacks

Physical GPUs or TPUs can also be the target of attacks. [Published
research](https://scholar.google.com/scholar?q=gpu+side+channel) shows that it
might be possible to use side channel attacks on the GPU to leak data from other

    * Números (`int`, `float`) con valores mínimos y máximos, etc.

* Validación para tipos más exóticos, como:
    * URL.
    * Email.
    * UUID.
    * ...y otros.

Toda la validación es manejada por **Pydantic**, una herramienta bien establecida y robusta.

### Seguridad y autenticación