import random
from typing import Annotated

from fastapi import FastAPI
from pydantic import AfterValidator

app = FastAPI()

data = {
    "isbn-9781529046137": "The Hitchhiker's Guide to the Galaxy",
    "imdb-tt0371724": "The Hitchhiker's Guide to the Galaxy",
    "isbn-9781439512982": "Isaac Asimov: The Complete Stories, Vol. 2",
}


def check_valid_id(id: str):
    if not id.startswith(("isbn-", "imdb-")):

   * [acquire(5), acquire(1)] takes exactly the same time as [acquire(2), acquire(3), acquire(1)].
   */
  public void testTimeToWarmUpIsHonouredEvenWithWeights() {
    Random random = new Random();
    int warmupPermits = 10;
    double[] coldFactorsToTest = {2.0, 3.0, 10.0};
    double[] qpsToTest = {4.0, 2.0, 1.0, 0.5, 0.1};
    for (int trial = 0; trial < 100; trial++) {

   * [acquire(5), acquire(1)] takes exactly the same time as [acquire(2), acquire(3), acquire(1)].
   */
  public void testTimeToWarmUpIsHonouredEvenWithWeights() {
    Random random = new Random();
    int warmupPermits = 10;
    double[] coldFactorsToTest = {2.0, 3.0, 10.0};
    double[] qpsToTest = {4.0, 2.0, 1.0, 0.5, 0.1};
    for (int trial = 0; trial < 100; trial++) {

   * StringBuilders (in a CharSequence[] to make it a little harder for the JVM).
   */
  @BeforeExperiment
  void setUp() {
    long seed = 99;
    Random rnd = new Random(seed);
    strings = new String[SAMPLES];
    for (int i = 0; i < SAMPLES; i++) {
      StringBuilder sb = new StringBuilder();
      for (int j = 0; j < charCount; j++) {
        int codePoint;

# Middleware { #middleware }

Você pode adicionar middleware à suas aplicações **FastAPI**.

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.

Ao usar `Field()` com modelos Pydantic, você também pode declarar `examples` adicionais:

{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial002_py310.py hl[2,8:11] *}

## `examples` no JSON Schema - OpenAPI { #examples-in-json-schema-openapi }

Ao usar qualquer um de:

* `Path()`
* `Query()`
* `Header()`
* `Cookie()`
* `Body()`
* `Form()`
* `File()`

Você nunca chama essas funções diretamente. Elas são chamadas pelo framework utilizado (nesse caso, **FastAPI**).

Com o Sistema de Injeção de Dependência, você também pode informar ao **FastAPI** que sua *função de operação de rota* também "depende" em algo a mais que deve ser executado antes de sua *função de operação de rota*, e o **FastAPI** se encarrega de executar e "injetar" os resultados.

            final byte[] clientChallenge = new byte[8];
            RANDOM.nextBytes(clientChallenge);
            setLMResponse(getLMv2Response(type2, domain, user, password, clientChallenge));

            final byte[] clientChallenge2 = new byte[8];
            RANDOM.nextBytes(clientChallenge2);
            setNTResponse(getNTLMv2Response(type2, responseKeyNT, clientChallenge2));

Neste caso, `item_id` é declarado como um `int`.

/// check | Verifique
Isso fornecerá suporte do editor dentro da sua função, com verificações de erros, preenchimento automático, etc.
///

## Dados <abbr title="também conhecido como: serialização, parsing, marshalling">conversão</abbr> { #data-conversion }

Se você possui um grupo de **parâmetros de cabeçalho** relacionados, você pode criar um **modelo do Pydantic** para declará-los.

Isso vai lhe permitir **reusar o modelo** em **múltiplos lugares** e também declarar validações e metadados para todos os parâmetros de uma vez. 😎

/// note | Nota

Isso é possível desde a versão `0.115.0` do FastAPI. 🤓

///