Por exemplo, você pode criar um projeto chamado `philosophers-stone`, este programa depende de outro pacote chamado **`harry`, usando a versão `1`**. Então, você precisa instalar `harry`.

```mermaid
flowchart LR
    stone(philosophers-stone) -->|requires| harry-1[harry v1]
```

```Python
if not (credentials.username == "stanleyjobson") or not (credentials.password == "swordfish"):
    # Devuelve algún error
    ...
```

Pero al usar `secrets.compare_digest()` será seguro contra un tipo de ataques llamados "timing attacks".

### Timing attacks { #timing-attacks }

¿Pero qué es un "timing attack"?

Imaginemos que algunos atacantes están tratando de adivinar el nombre de usuario y la contraseña.

Quando você monta uma sub-aplicação como descrito acima, o FastAPI se encarrega de comunicar o path de montagem para a sub-aplicação usando um mecanismo da especificação ASGI chamado `root_path`.

Dessa forma, a sub-aplicação saberá usar esse prefixo de path para a interface de documentação.

- **Búsqueda de rutas** - Busca por path, método o nombre con <kbd>Ctrl</kbd> + <kbd>Shift</kbd> + <kbd>E</kbd> (en macOS: <kbd>Cmd</kbd> + <kbd>Shift</kbd> + <kbd>E</kbd>).
- **Navegación con CodeLens** - Enlaces clicables encima de llamadas del cliente de tests (p. ej. `client.get('/items')`) que saltan a la *path operation* correspondiente para navegar rápidamente entre tests e implementación.

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py310.py hl[12] *}

En este caso, este `__call__` es lo que **FastAPI** usará para comprobar parámetros adicionales y sub-dependencias, y es lo que llamará para pasar un valor al parámetro en tu *path operation function* más adelante.

## Parametrizar la instance { #parameterize-the-instance }

                .addAssistantMessage("Hi there!")
                .addUserMessage("How are you?")
                .setModel("llama3")
                .setMaxTokens(500)
                .setTemperature(0.5)
                .setStream(false);

        assertEquals(4, request.getMessages().size());
        assertEquals("llama3", request.getModel());
        assertEquals(Integer.valueOf(500), request.getMaxTokens());

Esto significa que en lugar del proceso normal de tus usuarios enviando requests a tu API, es **tu API** (o tu aplicación) la que podría **enviar requests a su sistema** (a su API, su aplicación).

Esto normalmente se llama un **webhook**.

## Pasos de los webhooks { #webhooks-steps }

  * `bearer`: un header `Authorization` con un valor de `Bearer ` más un token. Esto se hereda de OAuth2.
  * Autenticación básica HTTP.
  * Digest HTTP, etc.
* `oauth2`: todas las formas de OAuth2 para manejar la seguridad (llamadas "flujos").
  * Varios de estos flujos son apropiados para construir un proveedor de autenticación OAuth 2.0 (como Google, Facebook, X (Twitter), GitHub, etc.):
    * `implicit`
    * `clientCredentials`
    * `authorizationCode`

Mas, seguindo os passos acima, ele será capaz de fazer algumas otimizações de performance.

## Detalhes Técnicos { #technical-details }

Versões modernas de Python têm suporte para **"código assíncrono"** usando algo chamado **"corrotinas"**, com sintaxe **`async` e `await`**.

Vamos ver aquela frase por partes nas seções abaixo:

* **Código assíncrono**
* **`async` e `await`**
* **Corrotinas**

Essa prática é tão comum que tem um nome: essas variáveis de ambiente são comumente colocadas em um arquivo `.env`, e o arquivo é chamado de "dotenv".

/// tip | Dica

Um arquivo começando com um ponto (`.`) é um arquivo oculto em sistemas tipo Unix, como Linux e macOS.

Mas um arquivo dotenv não precisa ter exatamente esse nome de arquivo.