Mas no final, eles estão implementando o mesmo padrão OAuth2.

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O **FastAPI** inclui utilitários para todos esses fluxos de autenticação OAuth2 em `fastapi.security.oauth2`.

## `Security` em decoradores de `dependencies` { #security-in-decorator-dependencies }

Esta é a forma ideal para obter a melhor performance.

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### `RedirectResponse` { #redirectresponse }

Retorna um redirecionamento HTTP. Utiliza o código de status 307 (Redirecionamento Temporário) por padrão.

---> 100%
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</div>

### Criar o objeto `Settings` { #create-the-settings-object }

Importe `BaseSettings` do Pydantic e crie uma subclasse, muito parecido com um modelo do Pydantic.

Da mesma forma que com modelos do Pydantic, você declara atributos de classe com anotações de tipo e, possivelmente, valores padrão.

Pero en muchos casos leer un archivo u objeto tipo archivo sí bloquearía.

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Para evitar bloquear el event loop, puedes simplemente declarar la *path operation function* con un `def` normal en lugar de `async def`; de esa forma FastAPI la ejecutará en un worker de threadpool para evitar bloquear el loop principal.

{* ../../docs_src/stream_data/tutorial002_py310.py ln[30:34] hl[31] *}

/// tip | Consejo

    * Si estás comparando Starlette, compáralo con Sanic, Flask, Django, etc. Frameworks web (o microframeworks).
* **FastAPI**:
    * De la misma forma en que Starlette usa Uvicorn y no puede ser más rápido que él, **FastAPI** usa Starlette, por lo que no puede ser más rápido que él.

Esses headers preservam informações sobre a requisição original que, de outra forma, seriam perdidas:

* **X-Forwarded-For**: o endereço IP original do cliente
* **X-Forwarded-Proto**: o protocolo original (`https`)
* **X-Forwarded-Host**: o host original (`mysuperapp.com`)

Executar `fastapi run` inicia o FastAPI em modo de produção.

Por padrão, o **recarregamento automático** está desativado. Ele também escuta no endereço IP `0.0.0.0`, o que significa todos os endereços IP disponíveis; dessa forma, ficará acessível publicamente para qualquer pessoa que consiga se comunicar com a máquina. É assim que você normalmente o executaria em produção, por exemplo, em um contêiner.

E eles podem tentar de novo sabendo que provavelmente é algo mais parecido com `stanleyjobsox` do que com `johndoe`.

#### Um ataque "profissional" { #a-professional-attack }

Claro, os invasores não tentariam tudo isso de forma manual, eles escreveriam um programa para fazer isso, possivelmente com milhares ou milhões de testes por segundo. E obteriam apenas uma letra a mais por vez.

O **FastAPI** sabe o que fazer em cada caso e como reutilizar o mesmo objeto, de forma que todas as tarefas em segundo plano sejam combinadas e executadas em segundo plano depois:


{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial002_an_py310.py hl[13,15,22,25] *}

///

Si `bump-pydantic` no funciona para tu caso de uso, puedes usar la compatibilidad de modelos Pydantic v1 y v2 en la misma app para hacer la migración a Pydantic v2 de forma gradual.

Podrías primero actualizar Pydantic para usar la última versión 2, y cambiar los imports para usar `pydantic.v1` para todos tus modelos.