Mas você pode reordená-los, colocando primeiro o elemento sem o valor padrão (o parâmetro de consulta `q`).

Isso não faz diferença para o **FastAPI**. Ele vai detectar os parâmetros pelos seus nomes, tipos e definições padrão (`Query`, `Path`, etc), sem se importar com a ordem.

Então, você pode declarar sua função assim:

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial002.py hl[7] *}

Utilizando a **extensão SNI** discutida acima, o Proxy de Terminação TLS iria checar qual dos certificados TLS (HTTPS) disponíveis deve ser usado para essa conexão, utilizando o que corresponda ao domínio esperado pelo cliente.

Nesse caso, ele usaria o certificado para `someapp.example.com`.

<img src="/img/deployment/https/https03.drawio.svg">

	relations := []Relation{
		{
			Name: "Account", Type: schema.HasOne, Schema: "User", FieldSchema: "Account",
			References: []Reference{{"ID", "User", "UserID", "Account", "", true}},
		},
		{
			Name: "Pets", Type: schema.HasMany, Schema: "User", FieldSchema: "Pet",
			References: []Reference{{"ID", "User", "UserID", "Pet", "", true}},
		},
		{
			Name: "Toys", Type: schema.HasMany, Schema: "User", FieldSchema: "Toy",

...ele possui os mesmos parâmetros que nosso `common_parameters` anterior:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[8] *}

Esses parâmetros são utilizados pelo **FastAPI** para "definir" a dependência.

Em ambos os casos teremos:

* Um parâmetro de consulta `q` opcional do tipo `str`.
* Um parâmetro de consulta `skip` do tipo `int`, com valor padrão `0`.

* Colocar esses dados em um modelo do Pydantic.
* Gerar um `dict` sem valores padrão a partir do modelo de entrada (usando `exclude_unset`).
    * Dessa forma, você pode atualizar apenas os valores definidos pelo usuário, em vez de substituir os valores já armazenados com valores padrão em seu modelo.
* Criar uma cópia do modelo armazenado, atualizando seus atributos com as atualizações parciais recebidas (usando o parâmetro `update`).

E o `dict` que você recebe como `weights` terá, na verdade, chaves `int` e valores` float`.

///

## Recapitulação

Com **FastAPI** você tem a flexibilidade máxima fornecida pelos modelos Pydantic, enquanto seu código é mantido simples, curto e elegante.

Mas com todos os benefícios:

* Suporte do editor (compleção em todo canto!)
* Conversão de dados (leia-se parsing/serialização)

0.0`) sur un port prédéfini (par example, `80`).

C'est l'idée de base. Mais vous vous préoccuperez probablement de certains concepts supplémentaires, tels que ... :

* la sécurité - HTTPS
* l'exécution au démarrage
* les redémarrages
* la réplication (le nombre de processus en cours d'exécution)
* la mémoire
* les étapes précédant le démarrage

## Ressalva

Se você precisa realizar cálculos pesados ​​em segundo plano e não necessariamente precisa que seja executado pelo mesmo processo (por exemplo, você não precisa compartilhar memória, variáveis, etc), você pode se beneficiar do uso de outras ferramentas maiores, como <a href="http://www.celeryproject.org/" class="external-link" target="_blank"> Celery </a>.

* Cabeçalhos HTTP específicos ou todos eles com o curinga `"*"`.

{* ../../docs_src/cors/tutorial001.py hl[2,6:11,13:19] *}

Os parâmetros padrão usados ​​pela implementação `CORSMiddleware` são restritivos por padrão, então você precisará habilitar explicitamente as origens, métodos ou cabeçalhos específicos para que os navegadores tenham permissão para usá-los em um contexto de domínios diferentes.

## ID d'opération OpenAPI

/// warning | Attention

Si vous n'êtes pas un "expert" en OpenAPI, vous n'en avez probablement pas besoin.

///