* @return the type
     */
    public final int getType() {
        return this.type;
    }

    /**
     * Gets the raw data bytes
     * @return the raw
     */
    public final byte[] getRaw() {
        return this.raw;
    }

└── requirements.txt
```

#### Por trás de um Proxy de Terminação TLS { #behind-a-tls-termination-proxy }

Se você está executando seu contêiner atrás de um Proxy de Terminação TLS (load balancer) como Nginx ou Traefik, adicione a opção `--proxy-headers`, isso fará com que o Uvicorn (pela CLI do FastAPI) confie nos cabeçalhos enviados por esse proxy, informando que o aplicativo está sendo executado atrás do HTTPS, etc.

```Dockerfile

Como `Annotated` pode ter mais de uma anotação de metadados, você agora pode até usar a mesma função com outras ferramentas, como o <a href="https://typer.tiangolo.com/" class="external-link" target="_blank">Typer</a>. 🚀

## Adicione mais validações { #add-more-validations }

Você também pode adicionar um parâmetro `min_length`:

FastAPI kann sie in jedem Fall überschreiben.

///

Anschließend können Sie Ihre Überschreibungen zurücksetzen (entfernen), indem Sie `app.dependency_overrides` auf ein leeres `dict` setzen:

```Python
app.dependency_overrides = {}
```


/// tip | Tipp

```

ou

```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=on
```

ou

```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=yes
```

ou qualquer outra variação (tudo em maiúscula, primeira letra em maiúscula, etc), a sua função vai ver o parâmetro `short` com um valor `bool` de `True`. Caso contrário `False`.

## Múltiplos parâmetros de rota e consulta { #multiple-path-and-query-parameters }

```

o

```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=on
```

o

```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=yes
```

o cualquier otra variación (mayúsculas, primera letra en mayúscula, etc.), tu función verá el parámetro `short` con un valor `bool` de `True`. De lo contrario, será `False`.

## Múltiples parámetros de path y de query { #multiple-path-and-query-parameters }

# Tipos de dados extras { #extra-data-types }

Até agora, você tem usado tipos de dados comuns, tais como:

* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`

Mas você também pode usar tipos de dados mais complexos.

E você ainda terá os mesmos recursos que viu até agora:

* Ótimo suporte do editor.
* Conversão de dados das requisições recebidas.
* Conversão de dados para os dados da resposta.
* Validação de dados.

Você pode utilizar as mesmas *funções* de dependências que você usaria normalmente.

### Requisitos de Dependências { #dependency-requirements }

Dependências podem declarar requisitos de requisições (como cabeçalhos) ou outras subdependências:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py39.py hl[8,13] *}

### Levantar exceções { #raise-exceptions }

Essas dependências podem `raise` exceções, da mesma forma que dependências comuns:

Especificamente, observa-se Uvicorn, Starlette e FastAPI comparados juntos (entre muitas outras ferramentas).

Quanto mais simples o problema resolvido pela ferramenta, melhor a performance que ela terá. E a maioria dos _benchmarks_ não testam as características adicionais fornecidas pela ferramenta.

A hierarquia segue assim:

* **Uvicorn**: um servidor ASGI

* Nginx
* HAProxy

## Let's Encrypt { #lets-encrypt }

Antes de Let's Encrypt, estos **certificados HTTPS** eran vendidos por terceros.

El proceso para adquirir uno de estos certificados solía ser complicado, requerir bastante papeleo y los certificados eran bastante costosos.

Pero luego se creó **<a href="https://letsencrypt.org/" class="external-link" target="_blank">Let's Encrypt</a>**.