Si quieres asegurar tu API, hay varias cosas mejores que puedes hacer, por ejemplo:

* Asegúrate de tener modelos Pydantic bien definidos para tus request bodies y responses.
* Configura los permisos y roles necesarios usando dependencias.
* Nunca guardes contraseñas en texto plano, solo hashes de contraseñas.
* Implementa y utiliza herramientas criptográficas bien conocidas, como Passlib y JWT tokens, etc.

# Bancos de Dados SQL (Relacionais)

**FastAPI** não exige que você use um banco de dados SQL (relacional). Mas você pode usar **qualquer banco de dados** que quiser.

Aqui veremos um exemplo usando <a href="https://sqlmodel.tiangolo.com/" class="external-link" target="_blank">SQLModel</a>.

Se você está pagando por 3 servidores, mas está usando apenas um pouco de RAM e CPU, você provavelmente está **desperdiçando dinheiro** 💸, e provavelmente **desperdiçando energia elétrica do servidor** 🌎, etc.

Nesse caso, seria melhor ter apenas 2 servidores e usar uma porcentagem maior de seus recursos (CPU, memória, disco, largura de banda de rede, etc).

También puedes usar `url_for()` dentro de la plantilla, y usarlo, por ejemplo, con los `StaticFiles` que montaste con el `name="static"`.

```jinja hl_lines="4"
{!../../docs_src/templates/templates/item.html!}
```

En este ejemplo, enlazaría a un archivo CSS en `static/styles.css` con:

```CSS hl_lines="4"
{!../../docs_src/templates/static/styles.css!}
```

* Procesamiento de datos:
  * Por ejemplo, supongamos que recibes un archivo que debe pasar por un proceso lento, puedes devolver un response de "Accepted" (HTTP 202) y procesar el archivo en segundo plano.

## Usando `BackgroundTasks`

Primero, importa `BackgroundTasks` y define un parámetro en tu *path operation function* con una declaración de tipo de `BackgroundTasks`:

{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001.py hl[1,13] *}

<font color="#3465A4">INFO    </font> Usando path <font color="#3465A4">main.py</font>
<font color="#3465A4">INFO    </font> Path absoluto resuelto <font color="#75507B">/home/user/code/awesomeapp/</font><font color="#AD7FA8">main.py</font>
<font color="#3465A4">INFO    </font> Buscando una estructura de archivos de paquete desde directorios con archivos <font color="#3465A4">__init__.py</font>

Aqui mostrarei como usar o **Uvicorn** com **processos de trabalho** usando o comando `fastapi` ou o comando `uvicorn` diretamente.

/// info | Informação

Se você estiver usando contêineres, por exemplo com Docker ou Kubernetes, falarei mais sobre isso no próximo capítulo: [FastAPI em contêineres - Docker](docker.md){.internal-link target=_blank}.

* Un parámetro de query `limit` que es un `int`, con un valor por defecto de `100`.

En ambos casos, los datos serán convertidos, validados, documentados en el esquema de OpenAPI, etc.

## Úsalo

Ahora puedes declarar tu dependencia usando esta clase.

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial002_an_py310.py hl[19] *}

Por exemplo, se você precisar armazená-lo em um banco de dados.

Para isso, **FastAPI** fornece uma função `jsonable_encoder()`.

## Usando a função `jsonable_encoder`

Vamos imaginar que você tenha um banco de dados `fake_db` que recebe apenas dados compatíveis com JSON.

# Arquivos Estáticos

Você pode servir arquivos estáticos automaticamente de um diretório usando `StaticFiles`.

## Use `StaticFiles`

* Importe `StaticFiles`.
* "Monte" uma instância de `StaticFiles()` em um caminho específico.

{* ../../docs_src/static_files/tutorial001.py hl[2,6] *}

/// note | Detalhes técnicos

Você também pode usar `from starlette.staticfiles import StaticFiles`.