Então, mesmo com o código acima que não usa Pydantic explicitamente, o FastAPI está usando Pydantic para converter essas dataclasses padrão para a versão do Pydantic.

E claro, ele suporta o mesmo:

* validação de dados
* serialização de dados

### Ataques de Temporização { #timing-attacks }

Mas o que é um "timing attack" (ataque de temporização)?

Vamos imaginar que alguns invasores estão tentando adivinhar o usuário e a senha.

E eles enviam uma requisição com um usuário `johndoe` e uma senha `love123`.

Então o código Python em sua aplicação seria equivalente a algo como:

```Python
if "johndoe" == "stanleyjobson" and "love123" == "swordfish":
    ...

De qualquer forma, em ambos os casos acima, FastAPI irá trabalhar assincronamente e ser extremamente rápido.

Mas, seguindo os passos acima, ele será capaz de fazer algumas otimizações de performance.

## Detalhes Técnicos { #technical-details }

É a resposta padrão utilizada no **FastAPI**, como você leu acima.

### `ORJSONResponse` { #orjsonresponse }

Uma alternativa mais rápida de resposta JSON utilizando o <a href="https://github.com/ijl/orjson" class="external-link" target="_blank">`orjson`</a>, como você leu acima.

/// info | Informação

O processo que acontece quando sua aplicação de API chama a *API externa* é chamado de "callback". Porque o software que o desenvolvedor externo escreveu envia um request para sua API e então sua API *chama de volta*, enviando um request para uma *API externa* (que provavelmente foi criada pelo mesmo desenvolvedor).

Então, validação de dados, serialização e documentação têm que ser feitos no código, não automaticamente. Ou eles têm que ser implementados como um framework acima do Falcon, como o Hug. Essa mesma distinção acontece em outros frameworks inspirados pelo design do Falcon, de ter um objeto de request e um objeto de response como parâmetros.

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

HTTPS encriptadas, enviando as solicitações HTTP descriptografadas para o aplicativo HTTP real em execução no mesmo servidor (a aplicação FastAPI, neste caso), pegar a resposta HTTP do aplicativo, criptografá-la usando o certificado HTTPS apropriado e enviá-la de volta ao cliente usando HTTPS. Este servidor é frequentemente chamado de <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/TLS_termination_proxy" class="external-link" target="_blank">Proxy de Terminação TLS</a>.

Algumas das opções que você pode...

    await do_stuff()
```

Quando você cria um gerenciador de contexto ou um gerenciador de contexto assíncrono como acima, o que ele faz é: antes de entrar no bloco `with`, ele executa o código antes do `yield`, e após sair do bloco `with`, ele executa o código depois do `yield`.

No nosso exemplo de código acima, não o usamos diretamente, mas passamos para o FastAPI para que ele o use.

cadascuna
cadascunes
cadascuns
com
contra
d'un
d'una
d'unes
d'uns
dalt
de
del
dels
des
després
dins
dintre
donat
doncs
durant
e
eh
el
els
em
en
encara
ens
entre
érem
eren
éreu
es
és
esta
està
estàvem
estaven
estàveu
esteu
et
etc
ets
fins
fora
gairebé
ha
han
has
havia
he
hem
heu
hi 

## Sobre Pydantic { #about-pydantic }

Pydantic inclui os testes para **FastAPI** em seus próprios testes, então novas versões do Pydantic (acima de `1.0.0`) são sempre compatíveis com FastAPI.

Você pode fixar o Pydantic em qualquer versão acima de `1.0.0` que funcione para você.

Por exemplo:

```txt
pydantic>=2.7.0,<3.0.0