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## Modelos Pydantic para Formulários { #pydantic-models-for-forms }

Você precisa apenas declarar um **modelo Pydantic** com os campos que deseja receber como **campos de formulários**, e então declarar o parâmetro como um `Form`:

{* ../../docs_src/request_form_models/tutorial001_an_py39.py hl[9:11,15] *}

                new String[] { SuggestConstants.DEFAULT_ROLE }, null, SuggestItem.Kind.DOCUMENT);

        // The timeout value should come from settings, not hardcoded
        SuggestWriterResult result =
                writer.write(runner.client(), suggester.settings(), suggester.getIndex(), new SuggestItem[] { item }, true);

        assertNotNull(result);

 * limitations under the License.
 */

package com.google.common.collect;

import static com.google.common.base.Preconditions.checkNotNull;

import com.google.common.annotations.GwtCompatible;
import com.google.common.annotations.GwtIncompatible;
import com.google.common.annotations.J2ktIncompatible;
import java.util.Collection;
import java.util.Collections;

# Adicionando WSGI - Flask, Django, entre outros { #including-wsgi-flask-django-others }

Como você viu em [Subaplicações - Montagens](sub-applications.md){.internal-link target=_blank} e [Atrás de um Proxy](behind-a-proxy.md){.internal-link target=_blank}, você pode montar aplicações WSGI.

Para isso, você pode utilizar o `WSGIMiddleware` para encapsular a sua aplicação WSGI, como por exemplo Flask, Django, etc.

## Usando `WSGIMiddleware` { #using-wsgimiddleware }

<img src="/img/async/concurrent-burgers/concurrent-burgers-06.png" class="illustration">

You and your crush eat the burgers and have a nice time. ✨

<img src="/img/async/concurrent-burgers/concurrent-burgers-07.png" class="illustration">

/// info

**FastAPI** provides a convenience tool to structure your application while keeping all the flexibility.

/// info

If you come from Flask, this would be the equivalent of Flask's Blueprints.

///

## An example file structure { #an-example-file-structure }

Let's say you have a file structure like this:

```
.
├── app

common:dbg --per_file_copt=+.*,-tensorflow.*,-xla.*@-g0
common:dbg --per_file_copt=+tensorflow/core/kernels.*@-g0
# for now, disable arm_neon. see: https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/33360
common:dbg --cxxopt -DTF_LITE_DISABLE_X86_NEON
# AWS SDK must be compiled in release mode. see: https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/37498
common:dbg --copt -DDEBUG_BUILD

# Config to build TF TPU
common:tpu --define=with_tpu_support=true

/// tip

The *path operation* for `swagger_ui_redirect` is a helper for when you use OAuth2.

If you integrate your API with an OAuth2 provider, you will be able to authenticate and come back to the API docs with the acquired credentials. And interact with it using the real OAuth2 authentication.

Swagger UI will handle it behind the scenes for you, but it needs this "redirect" helper.

///

Para estes casos, a sua aplicação **FastAPI** possui o atributo `app.dependency_overrides`. Ele é um simples `dict`.

Para sobrepor a dependência para os testes, você coloca como chave a dependência original (a função), e como valor, a sua sobreposição da dependência (outra função).

E então o **FastAPI** chamará a sobreposição no lugar da dependência original.

* **Ejecutarse como un servidor** (al menos durante el proceso de adquisición del certificado) en la dirección IP pública asociada con el dominio.
    * Como dijimos anteriormente, solo un proceso puede estar escuchando en una IP y puerto específicos.