* O **FastAPI** adiciona aqui a referência dos esquemas JSON globais que estão localizados em outro lugar, ao invés de incluí-lo diretamente. Deste modo, outras aplicações e clientes podem utilizar estes esquemas JSON diretamente, fornecer melhores ferramentas de geração de código, etc.

///

O retorno gerado no OpenAPI para esta *operação de rota* será:

```JSON hl_lines="3-12"

└── requirements.txt
```

#### Detrás de un Proxy de Terminación TLS { #behind-a-tls-termination-proxy }

Si estás ejecutando tu contenedor detrás de un Proxy de Terminación TLS (load balancer) como Nginx o Traefik, añade la opción `--proxy-headers`, esto le dirá a Uvicorn (a través de la CLI de FastAPI) que confíe en los headers enviados por ese proxy indicando que la aplicación se está ejecutando detrás de HTTPS, etc.

```Dockerfile

Usar una URL relativa es importante para asegurarse de que tu aplicación siga funcionando incluso en un caso de uso avanzado como [Detrás de un Proxy](../../advanced/behind-a-proxy.md){.internal-link target=_blank}.

///

---> 100%
```

</div>

Um processo semelhante se aplicaria a qualquer outro programa de servidor ASGI.

/// tip | Dica

Adicionando o `standard`, o Uvicorn instalará e usará algumas dependências extras recomendadas.

Isso inclui o `uvloop`, a substituição de alto desempenho para `asyncio`, que fornece um grande aumento de desempenho de concorrência.

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

Digamos que agora o arquivo `main.py` com sua aplicação **FastAPI** tenha algumas outras **operações de rotas**.

Ele tem uma operação `GET` que pode retornar um erro.

Ele tem uma operação `POST` que pode retornar vários erros.

Ambas as *operações de rotas* requerem um cabeçalho `X-Token`.

Incluindo como lidar com estado do lifespan que pode ser usado em outras áreas do seu código.

///

## Sub Aplicações { #sub-applications }

$ cd awesome-project
```

</div>

## Crie um ambiente virtual { #create-a-virtual-environment }

Ao começar a trabalhar em um projeto Python **pela primeira vez**, crie um ambiente virtual **<abbr title="existem outras opções, esta é uma diretriz simples">dentro do seu projeto</abbr>**.

/// tip | Dica

Você só precisa fazer isso **uma vez por projeto**, não toda vez que trabalhar.

///

//// tab | `venv`

Mas você pode ter milhares de endpoints (*operações de rota*) usando o mesmo sistema de segurança.

E todos eles (ou qualquer parte deles que você desejar) podem aproveitar o reuso dessas dependências ou de quaisquer outras dependências que você criar.

E todos esses milhares de *operações de rota* podem ter apenas 3 linhas:

{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[30:32] *}

## Recapitulação { #recap }

Então, obtemos um modelo Pydantic a partir dos dados em outro modelo Pydantic.

#### Desembrulhando um `dict` e palavras-chave extras { #unpacking-a-dict-and-extra-keywords }

E, então, adicionando o argumento de palavra-chave extra `hashed_password=hashed_password`, como em:

```Python
UserInDB(**user_in.dict(), hashed_password=hashed_password)

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial014_an_py310.py ln[24:28] hl[28] *}

Dessa forma a sessão liberaria a conexão com o banco de dados, para que outras requisições pudessem usá-la.