Ele oferece toda a flexibilidade para você escolher as opções que melhor se ajustam ao seu projeto.

E você pode usar diretamente muitos pacotes bem mantidos e amplamente utilizados, como `passlib` e `PyJWT`, porque o **FastAPI** não exige mecanismos complexos para integrar pacotes externos.

Mas ele fornece as ferramentas para simplificar o processo o máximo possível, sem comprometer a flexibilidade, robustez ou segurança.

* **Processamento de áudio** ou **imagem**
* **Visão Computacional**: uma imagem é composta por milhões de pixels, cada pixel tem 3 valores / cores, processar isso normalmente exige alguma computação em todos esses pixels ao mesmo tempo

* **Machine Learning**: Normalmente exige muita multiplicação de matrizes e vetores. Pense numa grande planilha com números e em multiplicar todos eles juntos e ao mesmo tempo.

# Bancos de Dados SQL (Relacionais)

**FastAPI** não exige que você use um banco de dados SQL (relacional). Mas você pode usar **qualquer banco de dados** que quiser.

Aqui veremos um exemplo usando <a href="https://sqlmodel.tiangolo.com/" class="external-link" target="_blank">SQLModel</a>.

///

{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[156] *}

## Declare escopos em *operações de rota* e dependências

Agora nós declaramos que a *operação de rota* para `/users/me/items/` exige o escopo `items`.

Para isso, nós importamos e utilizamos `Security` de `fastapi`.

Dit is slechts een **korte tutorial/opfrisser** over Python type hints. Het behandelt enkel het minimum dat nodig is om ze te gebruiken met **FastAPI**... en dat is relatief weinig.

**FastAPI** is helemaal gebaseerd op deze type hints, ze geven veel voordelen.

Maar zelfs als je **FastAPI** nooit gebruikt, heb je er baat bij om er iets over te leren.

/// note

conçu pour profiter des hautes performances fournies par des outils comme Uvicorn, Starlette et Sanic.

Le système d'injection de dépendances exige le pré-enregistrement des dépendances et les dépendances sont résolues sur la base des types déclarés. Ainsi, il n'est pas possible de déclarer plus d'un "composant" qui fournit un certain type.

Ele exige um pouco mais de verbosidade nas configurações. E como é baseado no WSGI (ao invés de ASGI), ele não é projetado para ter a vantagem da alta performance fornecida por ferramentas como Uvicorn, Starlette e Sanic.

        and `tf.data.Dataset.with_options()` respectively.
    *   New `tf.data.Dataset.reduce()` API allows users to reduce a finite
        dataset to a single element using a user-provided reduce function.
    *   New `tf.data.Dataset.window()` API allows users to create finite windows
        of input dataset; when combined with the `tf.data.Dataset.reduce()` API,
        this allows users to implement customized batching.

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