```

Esto significa:

* La variable `prices` es un `dict`:
    * Los keys de este `dict` son de tipo `str` (Digamos que son el nombre de cada ítem).
    * Los valores de este `dict` son de tipo `float` (Digamos que son el precio de cada ítem).

### Clases como tipos

También puedes declarar una clase como el tipo de una variable.

Digamos que tienes una clase `Person`con un nombre:

# 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.

Você pode fornecer o parâmetro `responses` aos seus *decoradores de caminho*.

Este parâmetro recebe um `dict`, as chaves são os códigos de status para cada retorno, como por exemplo `200`, e os valores são um outro `dict` com a informação de cada um deles.

Cada um desses `dict` de retorno pode ter uma chave `model`, contendo um modelo do Pydantic, assim como o `response_model`.

En este caso tendrías que asegurarte de que sea único para cada operación.

```Python hl_lines="6"
{!../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial001.py!}
```

### Usando el nombre de la *función de la operación de path* en el operationId

Si quieres usar tus nombres de funciones de API como `operationId`s, puedes iterar sobre todos ellos y sobrescribir `operation_id` de cada *operación de path* usando su `APIRoute.name`.

* O processo pode ser **terminado** (ou "morto") por você, ou pelo sistema operacional. Nesse ponto, ele para de rodar/ser executado, e ele **não pode mais fazer coisas**.
* Cada aplicativo que você tem em execução no seu computador tem algum processo por trás dele, cada programa em execução, cada janela, etc. E normalmente há muitos processos em execução **ao mesmo tempo** enquanto um computador está ligado.

Mas cada vez que fazemos:

```Python
Settings()
```

um novo objeto `Settings` é instanciado, e durante a instanciação, o arquivo `.env` é lido novamente.

Se a função da dependência fosse apenas:

```Python
def get_settings():
    return Settings()
```

    * Bởi vì các cấu trúc dữ liệu của Pydantic chỉ là các instances của class bạn định nghĩa; auto-completion, linting, mypy và trực giác của bạn nên làm việc riêng biệt với những dữ liệu mà bạn đã validate.
* Validate **các cấu trúc phức tạp**:
    * Sử dụng các models Pydantic phân tầng, `List` và `Dict` của Python `typing`,...

### Tóm lại

Bạn khai báo **một lần** kiểu dữ liệu của các tham số, body, etc là các tham số của hàm số.

Bạn định nghĩa bằng cách sử dụng các kiểu dữ liệu chuẩn của Python.

Bạn không phải học một cú pháp mới, các phương thức và class của một thư viện cụ thể nào.

Chỉ cần sử dụng các chuẩn của **Python**.

Ví dụ, với một tham số kiểu `int`:

```Python
item_id: int
```

/// tip | Dica

A coisa importante e "mágica" aqui é que `get_current_user` terá diferentes listas de `scopes` para validar para cada *operação de rota*.

Tudo depende dos `scopes` declarados em cada *operação de rota* e cada dependência da árvore de dependências para aquela *operação de rota* específica.

///

## Mais detalhes sobre `SecurityScopes`

El comando `uvicorn main:app` se refiere a:

* `main`: el archivo `main.py` (el "módulo" de Python).
* `app`: el objeto creado dentro de `main.py` con la línea `app = FastAPI()`.
* `--reload`: hace que el servidor se reinicie cada vez que cambia el código. Úsalo únicamente para desarrollo.

///

En el output, hay una línea que dice más o menos:

```hl_lines="4"
INFO:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
```