///

### Criar o objeto `Settings` { #create-the-settings-object }

Importe `BaseSettings` do Pydantic e crie uma subclasse, muito parecido com um modelo do Pydantic.

Da mesma forma que com modelos do Pydantic, você declara atributos de classe com anotações de tipo e, possivelmente, valores padrão.

// zw : https://www.potraz.gov.zw/
// Confirmed by registry <******@****.***> 2017-01-25
zw
ac.zw
co.zw
gov.zw
mil.zw
org.zw

// newGTLDs

// List of new gTLDs imported from https://www.icann.org/resources/registries/gtlds/v2/gtlds.json on 2024-10-31T15:17:42Z
// This list is auto-generated, don't edit it manually.
// aaa : American Automobile Association, Inc.

### Usar el SDK { #using-the-sdk }

Ahora puedes importar y usar el código del cliente. Podría verse así, nota que tienes autocompletado para los métodos:

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image02.png">

También obtendrás autocompletado para el payload a enviar:

 */
package org.apache.maven.cli;

import java.io.PrintStream;
import java.io.PrintWriter;
import java.util.LinkedHashSet;
import java.util.Set;

import org.apache.commons.cli.CommandLine;
import org.apache.commons.cli.DefaultParser;
import org.apache.commons.cli.DeprecatedAttributes;
import org.apache.commons.cli.HelpFormatter;
import org.apache.commons.cli.Option;
import org.apache.commons.cli.Options;

        variable TF_USE_LEGACY_KERAS=1 directly or in your python program by
        import os;os.environ["TF_USE_LEGACY_KERAS"]=1. Please note that this
        will set it for all packages in your Python runtime program

*   1.  Change import of keras from tensorflow as follows
*   import tensorflow.keras as keras and import keras to import tf_keras as
    keras
* **Apple Silicon users:** If you previously installed TensorFlow using

En la versión 1 de Pydantic la configuración se hacía en una clase interna `Config`, en la versión 2 de Pydantic se hace en un atributo `model_config`. Este atributo toma un `dict`, y para obtener autocompletado y errores en línea, puedes importar y usar `SettingsConfigDict` para definir ese `dict`.

///

Por lo tanto, puedes buscar esa excepción específica dentro de la dependencia con `except SomeException`.

Del mismo modo, puedes usar `finally` para asegurarte de que los pasos de salida se ejecuten, sin importar si hubo una excepción o no.

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py39.py hl[3,5] *}

## Sub-dependencias con `yield` { #sub-dependencies-with-yield }

Nós também declaramos um parâmetro especial do tipo `SecurityScopes`, importado de `fastapi.security`.

A classe `SecurityScopes` é semelhante à classe `Request` (`Request` foi utilizada para obter o objeto da requisição diretamente).

{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[9,106] *}

# Conceptos de Implementación { #deployments-concepts }

Cuando implementas una aplicación **FastAPI**, o en realidad, cualquier tipo de API web, hay varios conceptos que probablemente te importen, y al entenderlos, puedes encontrar la **forma más adecuada** de **implementar tu aplicación**.

Algunos de los conceptos importantes son:

* Seguridad - HTTPS
* Ejecución al iniciar
* Reinicios
* Replicación (la cantidad de procesos en ejecución)
* Memoria

Conforme o Python evolui, **novas versões** chegam com suporte melhorado para esses type annotations, e em muitos casos, você não precisará nem importar e utilizar o módulo `typing` para declarar os type annotations.

Se você pode escolher uma versão mais recente do Python para o seu projeto, você poderá aproveitar isso ao seu favor.