The Gradle code base is essentially a large monolith, without strong internal boundaries.
This has a number of negative effects on productivity, including:

- Unclear ownership of code.
- Difficult to focus on one particular area.
- Unintended coupling between areas of the code, including tests.

## Decision

Organize the Gradle code base into a set of coarse-grained "architecture modules".

	}
	return &SMA{
		buf:    make([]float64, ln),
		window: ln,
		idx:    0,
	}
}

func (s *SMA) addSample(next float64) {
	prev := s.buf[s.idx]
	s.buf[s.idx] = next

	if s.filledBuf {
		s.prevSMA += (next - prev) / float64(s.window)
		s.CAvg += (next - s.CAvg) / float64(s.window)
	} else {
		s.CAvg = s.simpleMovingAvg()
		s.prevSMA = s.CAvg
	}
	if s.idx == s.window-1 {

      NodeAndRemainingSuccessors<N> top = stack.removeLast();
      NodeAndRemainingSuccessors<N> prev = stack.peekLast();
      stack.addLast(top);

      N node = top.node;
      N previousNode = prev == null ? null : prev.node;
      if (top.remainingSuccessors == null) {
        NodeVisitState state = visitedNodes.get(node);
        if (state == NodeVisitState.COMPLETE) {

## Usa `CORSMiddleware` { #use-corsmiddleware }

Puedes configurarlo en tu aplicación **FastAPI** usando el `CORSMiddleware`.

* Importa `CORSMiddleware`.
* Crea una lista de orígenes permitidos (como strings).
* Agrégalo como un "middleware" a tu aplicación **FastAPI**.

También puedes especificar si tu backend permite:

* Credenciales (headers de autorización, cookies, etc).

- Définir un en-tête spécial `X-Accel-Buffering: no` pour **empêcher le buffering** dans certains proxys comme Nginx.

{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py310.py hl[1,13] *}

**FastAPI** creará el objeto de tipo `BackgroundTasks` por ti y lo pasará como ese parámetro.

## Crear una función de tarea { #create-a-task-function }

Crea una función para que se ejecute como la tarea en segundo plano.

Es solo una función estándar que puede recibir parámetros.

## Utiliser le `jsonable_encoder` dans une `Response` { #using-the-jsonable-encoder-in-a-response }

Comme **FastAPI** n'apporte aucune modification à une `Response` que vous renvoyez, vous devez vous assurer que son contenu est prêt pour cela.

Par exemple, vous ne pouvez pas mettre un modèle Pydantic dans une `JSONResponse` sans d'abord le convertir en un `dict` avec tous les types de données (comme `datetime`, `UUID`, etc.) convertis en types compatibles JSON.

Existen otros formatos y herramientas para definir e instalar dependencias de paquetes.

///

### Crear el Código de **FastAPI** { #create-the-fastapi-code }

* Crea un directorio `app` y entra en él.
* Crea un archivo vacío `__init__.py`.
* Crea un archivo `main.py` con:

```Python
from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()


@app.get("/")
def read_root():
    return {"Hello": "World"}

///

## Qu'est-ce qu'un flux ? { #what-is-a-stream }

La « diffusion en continu » de données signifie que votre application commence à envoyer des éléments de données au client sans attendre que l'ensemble de la séquence soit prêt.

Ainsi, elle enverra le premier élément, le client le recevra et commencera à le traiter, et vous pourriez être encore en train de produire l'élément suivant.

```mermaid
sequenceDiagram
    participant App

Luego, cuando escribes ese nombre de usuario y contraseña, el navegador los envía automáticamente en el header.

## Simple HTTP Basic Auth { #simple-http-basic-auth }

* Importa `HTTPBasic` y `HTTPBasicCredentials`.
* Crea un "esquema de `security`" usando `HTTPBasic`.
* Usa ese `security` con una dependencia en tu *path operation*.
* Devuelve un objeto de tipo `HTTPBasicCredentials`:
  * Contiene el `username` y `password` enviados.