E assim deve ser porque seria um bug no seu código ter o `ValidationError` do Pydantic na sua *response*, ou em qualquer outro lugar do seu código (que não na requisição do cliente).

		* E se o token for roubado, o risco é menor. Não é como se fosse uma chave permanente que vai funcionar para sempre (na maioria dos casos).
	* O frontend armazena aquele token temporariamente em algum lugar.
	* O usuário clica no frontend para ir à outra seção daquele frontend do aplicativo web.
	* O frontend precisa buscar mais dados daquela API.
		* Mas precisa de autenticação para aquele endpoint em específico.

Reduzir a duplicação de código é uma das ideias principais no **FastAPI**.

A duplicação de código aumenta as chances de bugs, problemas de segurança, problemas de desincronização de código (quando você atualiza em um lugar, mas não em outros), etc.

E esses modelos estão compartilhando muitos dos dados e duplicando nomes e tipos de atributos.

Nós poderíamos fazer melhor.

Esta función será llamada por **FastAPI** cada vez que reciba un request en la URL "`/`" usando una operación `GET`.

En este caso es una función `async`.

---

También podrías definirla como una función estándar en lugar de `async def`:

```Python hl_lines="7"
{!../../../docs_src/first_steps/tutorial003.py!}
```

!!! note "Nota"

        .add("content-length", "99")
        .add("authorization", "peanutbutter")
        .add("proxy-authorization", "chocolate")
        .add("cookie", "drink=coffee")
        .add("set-cookie", "accessory=sugar")
        .add("user-agent", "OkHttp")
        .build()
    val request =
      Request(
        "https://square.com".toHttpUrl(),
        headers,
      )
    assertThat(request.toString()).isEqualTo(

// tensorflow.ConfigProto.OptimizerOptions.global_jit_level to ON_1, and also
// set XLA flag values to prepare for XLA compilation. Otherwise set
// global_jit_level to OFF.
//
// This and the next API are syntax sugar over TF_SetConfig(), and is used by
// clients that cannot read/write the tensorflow.ConfigProto proto.
// TODO: Migrate to TF_CreateConfig() below.
TF_CAPI_EXPORT extern void TF_EnableXLACompilation(TF_SessionOptions* options,

injeção de dependência exige pré-registro das dependências e as dependências são resolvidas baseadas nos tipos declarados. Então, não é possível declarar mais do que um "componente" que fornece um certo tipo.

Rotas são declaradas em um único lugar, usando funções declaradas em outros lugares (ao invés de usar decoradores que possam ser colocados diretamente acima da função que controla o _endpoint_). Isso é mais perto de como o Django faz isso do que como Flask (e Starlette) faz. Ele separa...

```Dockerfile
COPY ./app /code/app
```

### Construindo a Imagem Docker

Agora que todos os arquivos estão no lugar, vamos construir a imagem do contêiner.

* Vá para o diretório do projeto (onde está o seu `Dockerfile`, contendo o diretório `app`).
* Construa sua imagem FastAPI:

<div class="termy">

```console

   * Arrays#asList}.
   *
   * <p>Note that even when you do need the ability to add or remove, this method provides only a
   * tiny bit of syntactic sugar for {@code newArrayList(}{@link Arrays#asList asList}{@code
   * (...))}, or for creating an empty list then calling {@link Collections#addAll}. This method is
   * not actually very useful and will likely be deprecated in the future.

makes people hot-tempered,' she went on, very much pleased at
having found out a new kind of rule, `and vinegar that makes them
sour--and camomile that makes them bitter--and--and barley-sugar
and such things that make children sweet-tempered.  I only wish
people knew that:  then they wouldn't be so stingy about it, you
know--'

  She had quite forgotten the Duchess by this time, and was a