Confira as dicas de anotação no código acima para ver mais detalhes específicos.

## Saiba Mais { #learn-more }

Você também pode combinar `dataclasses` com outros modelos Pydantic, herdar deles, incluí-los em seus próprios modelos, etc.

Para saber mais, confira a <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/dataclasses/" class="external-link" target="_blank">documentação do Pydantic sobre dataclasses</a>.

          "stopwords": ["a", "ainda", "alem", "ambas", "ambos", "antes", "ao", "aonde", "aos", "apos", "aquele", "aqueles", "as", "assim", "com", "como", "contra", "contudo", "cuja", "cujas", "cujo", "cujos", "da", "das", "de", "dela", "dele", "deles", "demais", "depois", "desde", "desta", "deste", "dispoe", "dispoem", "diversa", "diversas", "diversos", "do", "dos", "durante", "e", "ela", "elas", "ele", "eles", "em", "entao", "entre", "essa", "essas", "esse", "esses", "esta", "estas", "este",...

          "stopwords": ["a", "ainda", "alem", "ambas", "ambos", "antes", "ao", "aonde", "aos", "apos", "aquele", "aqueles", "as", "assim", "com", "como", "contra", "contudo", "cuja", "cujas", "cujo", "cujos", "da", "das", "de", "dela", "dele", "deles", "demais", "depois", "desde", "desta", "deste", "dispoe", "dispoem", "diversa", "diversas", "diversos", "do", "dos", "durante", "e", "ela", "elas", "ele", "eles", "em", "entao", "entre", "essa", "essas", "esse", "esses", "esta", "estas", "este",...

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

## Opiniões { #opinions }

"*[...] Estou usando **FastAPI** muito esses dias. [...] Estou na verdade planejando utilizar ele em todos os times de **serviços _Machine Learning_ na Microsoft**. Alguns deles estão sendo integrados no _core_ do produto **Windows** e alguns produtos **Office**.*"

 *
 * This test uses [TaskFaker] to deterministically test racy code. Each function in this test has
 * the same structure:
 *
 *  * prepare a set of plans, each with a predictable connect delay
 *  * attempt to find a connection
 *  * step through time, asserting that the expected side effects are performed.
 */
internal class FastFallbackExchangeFinderTest {
  private val taskFaker = TaskFaker()

    }
    @RetainedLocalRef Object localValue = valueField;
    if (localValue != null & notInstanceOfDelegatingToFuture(localValue)) {
      return getDoneValue(localValue);
    }
    // we delay calling nanoTime until we know we will need to either park or spin
    long endNanos = remainingNanos > 0 ? System.nanoTime() + remainingNanos : 0;
    long_wait_loop:
    if (remainingNanos >= SPIN_THRESHOLD_NANOS) {

    }
    @RetainedLocalRef Object localValue = valueField;
    if (localValue != null & notInstanceOfDelegatingToFuture(localValue)) {
      return getDoneValue(localValue);
    }
    // we delay calling nanoTime until we know we will need to either park or spin
    long endNanos = remainingNanos > 0 ? System.nanoTime() + remainingNanos : 0;
    long_wait_loop:
    if (remainingNanos >= SPIN_THRESHOLD_NANOS) {

A ordem de cada dicionário de metadados de tag também define a ordem exibida na interface de documentação.

Por exemplo, embora `users` apareça após `items` em ordem alfabética, ele é exibido antes deles, porque adicionamos seus metadados como o primeiro dicionário na lista.

## URL da OpenAPI { #openapi-url }

Por padrão, o esquema OpenAPI é servido em `/openapi.json`.

Se você precisar aplicá-lo, use `OAuth2PasswordRequestFormStrict` em vez de `OAuth2PasswordRequestForm`.

///

* Um `client_id` opcional (não precisamos dele em nosso exemplo).
* Um `client_secret` opcional (não precisamos dele em nosso exemplo).

/// info | Informação

O `OAuth2PasswordRequestForm` não é uma classe especial para **FastAPI** como é `OAuth2PasswordBearer`.