Esse é o diretório onde colocaremos o arquivo `requirements.txt` e o diretório `app`.

3. Copie o arquivo com os requisitos para o diretório `/code`.

    Copie **somente** o arquivo com os requisitos primeiro, não o resto do código.

    Como esse arquivo **não muda com frequência**, o Docker irá detectá-lo e usar o **cache** para esse passo, habilitando o cache para o próximo passo também.

Digamos que você tenha um modelo Pydantic com valores padrão, como este:

{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:7] hl[7] *}

### Modelo para Entrada { #model-for-input }

Se você usar esse modelo como entrada, como aqui:

{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:15] hl[14] *}

... então o campo `description` **não será obrigatório**. Porque ele tem um valor padrão de `None`.

Esse padrão específico de expressão regular verifica se o valor recebido no parâmetro:

* `^`: começa com os caracteres seguintes, não tem caracteres antes.
* `fixedquery`: tem exatamente o valor `fixedquery`.
* `$`: termina ali, não tem mais caracteres depois de `fixedquery`.

	"github.com/minio/pkg/v3/env"
)

const (
	// EnvKMSAutoEncryption is the environment variable used to en/disable
	// SSE-S3 auto-encryption. SSE-S3 auto-encryption, if enabled,
	// requires a valid KMS configuration and turns any non-SSE-C
	// request into an SSE-S3 request.
	// If present EnvAutoEncryption must be either "on" or "off".
	EnvKMSAutoEncryption = "MINIO_KMS_AUTO_ENCRYPTION"
)

//     -   SealedKey <- metadata
//     -   KeyEncKey := HMAC-SHA256(ClientKey, IV || 'SSE-C' || 'DAREv2-HMAC-SHA256' || bucket || '/' || object)
//     -   ObjectKey := DAREv2_Dec(KeyEncKey, SealedKey)
//     - object_data := DAREv2_Dec(ObjectKey, enc_object_data)
//     Output: object_data
//
// ## SSE-S3
//
// SSE-S3 can use either a master key or a KMS as root-of-trust.

///

## Streaming de SSE con FastAPI { #stream-sse-with-fastapi }

Para hacer streaming de SSE con FastAPI, usa `yield` en tu path operation function y establece `response_class=EventSourceResponse`.

import `EventSourceResponse` de `fastapi.sse`:

{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial001_py310.py ln[1:25] hl[4,22] *}

## SSE with POST { #sse-with-post }

SSE works with **any HTTP method**, not just `GET`.

This is useful for protocols like [MCP](https://modelcontextprotocol.io) that stream SSE over `POST`:

{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial005_py310.py hl[14] *}

## Technical Details { #technical-details }

FastAPI implements some SSE best practices out of the box.

	ErrCustomerKeyMD5Mismatch = Errorf("The provided SSE-C key MD5 does not match the computed MD5 of the SSE-C key")
	// ErrIncompatibleEncryptionMethod indicates that both SSE-C headers and SSE-S3 headers were specified, and are incompatible
	// The client needs to remove the SSE-S3 header or the SSE-C headers
	ErrIncompatibleEncryptionMethod = Errorf("Server side encryption specified with both SSE-C and SSE-S3 headers")

data: {"name": "Plumbus", "price": 32.99}

```

SSE 常用於 AI 聊天串流、即時通知、日誌與可觀察性，以及其他由伺服器主動推送更新給用戶端的情境。

/// tip

如果你要串流二進位資料，例如影片或音訊，請參考進階指南：[串流資料](../advanced/stream-data.md)。

///

## 使用 FastAPI 串流 SSE { #stream-sse-with-fastapi }

要在 FastAPI 中串流 SSE，請在你的路徑操作函式（path operation function）中使用 `yield`，並設定 `response_class=EventSourceResponse`。

從 `fastapi.sse` 匯入 `EventSourceResponse`：

///

## Стрімінг SSE у FastAPI { #stream-sse-with-fastapi }

Щоб транслювати SSE з FastAPI, використовуйте `yield` у вашій *функції операції шляху* і встановіть `response_class=EventSourceResponse`.

Імпортуйте `EventSourceResponse` з `fastapi.sse`:

{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial001_py310.py ln[1:25] hl[4,22] *}