Por exemplo, você poderia declarar que algo pode ser `str` ou `None`:

```python
from typing import Union


def say_hi(name: Union[str, None]):
        print(f"Hi {name}!")
```

O `typing` também tem um atalho para declarar que algo pode ser `None`, com `Optional`.

Código assíncrono apenas significa que a linguagem 💬 tem um jeito de dizer para o computador / programa 🤖 que em certo ponto do código, ele 🤖 terá que esperar *algo* finalizar em outro lugar. Vamos dizer que esse *algo* seja chamado "arquivo lento" 📝.

Então, durante esse tempo, o computador pode ir e fazer outro trabalho, enquanto o "arquivo lento" 📝 termina.

Y envían un request con un nombre de usuario `johndoe` y una contraseña `love123`.

Entonces el código de Python en tu aplicación equivaldría a algo como:

```Python
if "johndoe" == "stanleyjobson" and "love123" == "swordfish":
    ...
```

	ErasureDist        []uint8           `json:"EcDist" msg:"EcDist"`                            // Erasure distribution
	BitrotChecksumAlgo ChecksumAlgo      `json:"CSumAlgo" msg:"CSumAlgo"`                        // Bitrot checksum algo
	PartNumbers        []int             `json:"PartNums" msg:"PartNums"`                        // Part Numbers
	PartETags          []string          `json:"PartETags" msg:"PartETags,allownil"`             // Part ETags

Vamos imaginar que alguns invasores estão tentando adivinhar o usuário e a senha.

E eles enviam uma requisição com um usuário `johndoe` e uma senha `love123`.

Então o código Python em sua aplicação seria equivalente a algo como:

```Python
if "johndoe" == "stanleyjobson" and "love123" == "swordfish":
    ...
```

### Async Context Manager { #async-context-manager }

Si revisas, la función está decorada con un `@asynccontextmanager`.

Eso convierte a la función en algo llamado un "**async context manager**".

{* ../../docs_src/events/tutorial003_py310.py hl[1,13] *}

Un **context manager** en Python es algo que puedes usar en un statement `with`, por ejemplo, `open()` puede ser usado como un context manager:

```Python
with open("file.txt") as file:

    "servers": [
        {
            "url": "/api/v1"
        }
    ],
    "paths": {
            // Mais coisas aqui
    }
}
```

Neste exemplo, o "Proxy" poderia ser algo como **Traefik**. E o servidor seria algo como a CLI do FastAPI com **Uvicorn**, executando sua aplicação FastAPI.

### Fornecendo o `root_path` { #providing-the-root-path }

## Tipo de Retorno e Filtragem de Dados { #return-type-and-data-filtering }

Vamos continuar do exemplo anterior. Queríamos **anotar a função com um tipo**, mas queríamos poder retornar da função algo que realmente incluísse **mais dados**.

# Codificador Compatível com JSON { #json-compatible-encoder }

Existem alguns casos em que você pode precisar converter um tipo de dados (como um modelo Pydantic) para algo compatível com JSON (como um `dict`, `list`, etc).

Por exemplo, se você precisar armazená-lo em um banco de dados.

Para isso, **FastAPI** fornece uma função `jsonable_encoder()`.

## Usando a função `jsonable_encoder` { #using-the-jsonable-encoder }

* Ele pega cada **requisição** que chega ao seu aplicativo.
* Ele pode então fazer algo com essa **requisição** ou executar qualquer código necessário.
* Então ele passa a **requisição** para ser processada pelo resto do aplicativo (por alguma *operação de rota*).
* Ele então pega a **resposta** gerada pelo aplicativo (por alguma *operação de rota*).
* Ele pode fazer algo com essa **resposta** ou executar qualquer código necessário.