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## Sub Aplicações

- `aws:CurrentTime` - This can be used for conditions that check the date and time.
- `aws:EpochTime` - This is the date in epoch or Unix time, for use with date/time conditions.
- `aws:PrincipalType` - This value indicates whether the principal is an account (Root credential), user (MinIO user), or assumed role (STS)
- `aws:SecureTransport` - This is a Boolean value that represents whether the request was sent over TLS.

## Réponses supplémentaires

Vous avez probablement vu comment déclarer le `response_model` et le `status_code` pour une *opération de chemin*.

Cela définit les métadonnées sur la réponse principale d'une *opération de chemin*.

Vous pouvez également déclarer des réponses supplémentaires avec leurs modèles, codes de statut, etc.

import java.io.IOException;
import java.io.Serializable;
import java.io.UnsupportedEncodingException;
import java.security.GeneralSecurityException;
import java.security.MessageDigest;
import java.security.Principal;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashSet;
import java.util.Map;
import java.util.Objects;
import java.util.Set;

import javax.security.auth.Subject;

## Responses Adicionales

Probablemente has visto cómo declarar el `response_model` y el `status_code` para una *path operation*.

Eso define los metadatos sobre el response principal de una *path operation*.

También puedes declarar responses adicionales con sus modelos, códigos de estado, etc.

{* ../../docs_src/python_types/tutorial004.py hl[2] *}

## Declaración de tipos

Acabas de ver el lugar principal para declarar anotaciones de tipos. Como parámetros de función.

Este también es el lugar principal donde los utilizarías con **FastAPI**.

### Tipos simples

Puedes declarar todos los tipos estándar de Python, no solo `str`.

Puedes usar, por ejemplo:

* Executando na inicialização
* Reinicializações
* Replicação (o número de processos em execução)
* Memória
* Etapas anteriores antes de iniciar

Veremos como eles afetariam as **implantações**.

No final, o principal objetivo é ser capaz de **atender seus clientes de API** de uma forma **segura**, **evitar interrupções** e usar os **recursos de computação** (por exemplo, servidores remotos/máquinas virtuais) da forma mais eficiente possível. 🚀

Pero también puedes explotar los beneficios del paralelismo y la multiprocesamiento (tener múltiples procesos ejecutándose en paralelo) para cargas de trabajo **CPU bound** como las de los sistemas de Machine Learning.

Isso, somado ao simples fato que Python é a principal linguagem para **Data Science**, Machine Learning e especialmente Deep Learning, faz do FastAPI uma ótima escolha para APIs web e aplicações com Data Science / Machine Learning (entre muitas outras).

## Respostas Adicionais

Você provavelmente já viu como declarar o `response_model` e `status_code` para uma *operação de rota*.

Isso define os metadados sobre a resposta principal da *operação de rota*.

Você também pode declarar respostas adicionais, com seus modelos, códigos de status, etc.