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## Type Hints com Metadados de Anotações

O Python possui uma funcionalidade que nos permite incluir **<abbr title="Informação sobre a informação, neste caso, informação sobre o tipo, e.g. uma descrição.">metadados</abbr> adicionais** nos type hints utilizando `Annotated`.

//// tab | Python 3.9+

Imaginemos que tienes algunos **modelos de machine learning** que quieres usar para manejar requests. 🤖

Los mismos modelos son compartidos entre requests, por lo que no es un modelo por request, o uno por usuario o algo similar.

Imaginemos que cargar el modelo puede **tomar bastante tiempo**, porque tiene que leer muchos **datos del disco**. Entonces no quieres hacerlo para cada request.

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## Escrevendo o código de documentação do callback

Esse código não será executado em seu aplicativo, nós só precisamos dele para *documentar* como essa *API externa* deveria ser.

Mas, você já sabe como criar facilmente documentação automática para uma API com o **FastAPI**.

E você também pode se tornar um patrocinador Prata ou Ouro do FastAPI. 🏅🎉

## Patrocine as ferramente que potencializam o FastAPI

Como você viu na documentação, o FastAPI se apoia em nos gigantes, Starlette e Pydantic.

Patrocine também:

* <a href="https://github.com/sponsors/samuelcolvin" class="external-link" target="_blank">Samuel Colvin (Pydantic)</a>

* `C:\Program Files\Python312\Scripts`
* `C:\Program Files\Python312`
* `C:\Windows\System32`

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Cuando escribes un **comando** en la terminal, el sistema operativo **busca** el programa en **cada uno de esos directorios** listados en la variable de entorno `PATH`.

Por ejemplo, cuando escribes `python` en la terminal, el sistema operativo busca un programa llamado `python` en el **primer directorio** de esa lista.

Você pode usar as mesmas declarações de tipo com `str`, `float`, `bool` e muitos outros tipos complexos de dados.

Vamos explorar muitos destes tipos nos próximos capítulos do tutorial.

## A ordem importa

Quando você cria operações de rota, você pode se deparar com situações onde você pode ter uma rota fixa.

* `/items/public/`
* `/items/private/`
* `/users/{user_id}/activate`
* `/items/pro/`

entonces podrías agregar diferentes requisitos de permiso para cada uno de ellos solo con dependencias y sub-dependencias:

```mermaid
graph TB

current_user(["current_user"])
active_user(["active_user"])
admin_user(["admin_user"])
paying_user(["paying_user"])

### Memoria del Servidor

Por ejemplo, si tu código carga un modelo de Machine Learning con **1 GB de tamaño**, cuando ejecutas un proceso con tu API, consumirá al menos 1 GB de RAM. Y si inicias **4 procesos** (4 workers), cada uno consumirá 1 GB de RAM. Así que, en total, tu API consumirá **4 GB de RAM**.

Y si tu servidor remoto o máquina virtual solo tiene 3 GB de RAM, intentar cargar más de 4 GB de RAM causará problemas. 🚨

Aber leider erhalten Sie nichts Nützliches:

<img src="/img/python-types/image01.png">

### Typen hinzufügen

Lassen Sie uns eine einzelne Zeile aus der vorherigen Version ändern.

Wir ändern den folgenden Teil, die Parameter der Funktion, von:

```Python
    first_name, last_name
```

zu:

```Python

labels.facet_timestamp_1month=Último mês
labels.facet_timestamp_1year=Último ano
labels.facet_timestamp_3month=Últimos 3 meses
labels.facet_timestamp_6month=Últimos 6 meses
labels.facet_timestamp_2year=Últimos 2 anos
labels.facet_timestamp_3year=Últimos 3 anos
labels.facet_contentLength_title=Tamanho
labels.facet_contentLength_10k=  - 10KB
labels.facet_contentLength_10kto100k=10KB - 100KB
labels.facet_contentLength_100kto500k=100KB - 500KB