* Normalmente, um token é definido para expirar depois de algum tempo.
        * Então, o usuário terá que fazer login novamente em algum momento.
        * E se o token for roubado, o risco é menor. Não é como uma chave permanente que funcionará para sempre (na maioria dos casos).
* O frontend armazena esse token temporariamente em algum lugar.

### O Problema { #the-problem }

Então, qual é o problema em instalar pacotes no ambiente global do Python?

Em algum momento, você provavelmente acabará escrevendo muitos programas diferentes que dependem de **pacotes diferentes**. E alguns desses projetos em que você trabalha dependerão de **versões diferentes** do mesmo pacote. 😱

### El Problema { #the-problem }

Entonces, ¿cuál es el problema de instalar paquetes en el entorno global de Python?

En algún momento, probablemente terminarás escribiendo muchos programas diferentes que dependen de **diferentes paquetes**. Y algunos de estos proyectos en los que trabajas dependerán de **diferentes versiones** del mismo paquete. 😱

### Renovación de Certificados { #certificate-renewal }

En algún momento en el futuro, cada certificado **expiraría** (alrededor de 3 meses después de haberlo adquirido).

Se você utilizar um bloco `try` em uma dependência com `yield`, você irá capturar qualquer exceção que for lançada enquanto a dependência é utilizada.

Por exemplo, se algum código em um certo momento no meio, em outra dependência ou em uma *operação de rota*, fizer um "rollback" de uma transação de banco de dados ou causar qualquer outra exceção, você irá capturar a exceção em sua dependência.

### Renovação de Certificados { #certificate-renewal }

Em algum momento futuro, cada certificado irá expirar (aproximadamente 3 meses após a aquisição).

caso, seria melhor ter apenas 2 servidores e usar uma porcentagem maior de seus recursos (CPU, memória, disco, largura de banda de rede, etc).

Por outro lado, se você tem 2 servidores e está usando **100% da CPU e RAM deles**, em algum momento um processo pedirá mais memória, e o servidor terá que usar o disco como "memória" (o que pode ser milhares de vezes mais lento), ou até mesmo **travar**. Ou um processo pode precisar fazer alguma computação e teria que esperar até que a CPU esteja...

¿Recuerdas que te dije antes que `Annotated` puede usarse para agregar metadatos a tus parámetros en la [Introducción a Tipos de Python](../python-types.md#type-hints-with-metadata-annotations){.internal-link target=_blank}?

Ahora es el momento de usarlo con FastAPI. 🚀

Teníamos esta anotación de tipo:

//// tab | Python 3.10+

```Python
q: str | None = None
```

////

//// tab | Python 3.9+

```Python

{* ../../docs_src/python_types/tutorial001_py39.py hl[2] *}

### Edite-o { #edit-it }

É um programa muito simples.

Mas agora imagine que você estava escrevendo do zero.

Em algum momento você teria iniciado a definição da função, já tinha os parâmetros prontos...

Mas então você deve chamar "esse método que converte a primeira letra em maiúscula".

Era `upper`? Era `uppercase`? `first_uppercase`? `capitalize`?

{* ../../docs_src/python_types/tutorial001_py39.py hl[2] *}

### Edítalo { #edit-it }

Es un programa muy simple.

Pero ahora imagina que lo escribieras desde cero.

En algún momento habrías empezado la definición de la función, tenías los parámetros listos...

Pero luego tienes que llamar "ese método que convierte la primera letra a mayúscula".