return burgers
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### Mais detalhes técnicos { #more-technical-details }

Você deve ter observado que `await` pode ser usado somente dentro de funções definidas com `async def`.

Mas ao mesmo tempo, funções definidas com `async def` têm que ser "aguardadas". Então, funções com `async def` podem ser chamadas somente dentro de funções definidas com `async def` também.

Qualquer função que possa ser utilizada com:

* <a href="https://docs.python.org/3/library/contextlib.html#contextlib.contextmanager" class="external-link" target="_blank">`@contextlib.contextmanager`</a> ou
* <a href="https://docs.python.org/3/library/contextlib.html#contextlib.asynccontextmanager" class="external-link" target="_blank">`@contextlib.asynccontextmanager`</a>

pode ser utilizada como uma dependência do **FastAPI**.

## pytest.mark.anyio { #pytest-mark-anyio }

Si queremos llamar funciones asíncronas en nuestros tests, nuestras funciones de test tienen que ser asíncronas. AnyIO proporciona un plugin útil para esto, que nos permite especificar que algunas funciones de test deben ser llamadas de manera asíncrona.

## HTTPX { #httpx }

{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py39.py hl[14] *}

O `.add_task()` recebe como argumentos:

* Uma função de tarefa a ser executada em segundo plano (`write_notification`).
* Qualquer sequência de argumentos que deve ser passada para a função de tarefa na ordem (`email`).
* Quaisquer argumentos nomeados que devem ser passados para a função de tarefa (`message="some notification"`).

## Injeção de dependências { #dependency-injection }

///

Claro que este não é o frontend para os usuários finais, mas é uma ótima ferramenta automática para documentar interativamente toda a sua API.

Pode ser usada pelo time de frontend (que pode ser você mesmo).

Pode ser usada por aplicações e sistemas de terceiros.

E também pode ser usada por você mesmo, para depurar, verificar e testar a mesma aplicação.

## O fluxo de `password` { #the-password-flow }

Um "middleware" é uma função que manipula cada **requisição** antes de ser processada por qualquer *operação de rota* específica. E também cada **resposta** antes de retorná-la.

* Ele pega cada **requisição** que chega ao seu aplicativo.
* Ele pode então fazer algo com essa **requisição** ou executar qualquer código necessário.
* Então ele passa a **requisição** para ser processada pelo resto do aplicativo (por alguma *operação de rota*).

Dada a simplicidade do Flask, ele parecia uma boa opção para construção de APIs. A próxima coisa a encontrar era um "Django REST Framework" para Flask.

/// check | **FastAPI** inspirado para

Ser um microframework. Tornar fácil misturar e combinar as ferramentas e partes necessárias.

Esto por supuesto no es el frontend para los usuarios finales, pero es una gran herramienta automática para documentar interactivamente toda tu API.

Puede ser utilizada por el equipo de frontend (que también puedes ser tú mismo).

Puede ser utilizada por aplicaciones y sistemas de terceros.

Y también puede ser utilizada por ti mismo, para depurar, revisar y probar la misma aplicación.

## El flujo `password` { #the-password-flow }

Nesse caso, a sessão de banco de dados seria mantida até que a resposta termine de ser enviada, mas se você não a usa, então não seria necessário mantê-la.

Veja como poderia ser:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial013_an_py310.py *}

* `allow_credentials` - Indica que os cookies devem ser suportados para requisições de origem cruzada. O padrão é `False`.