* Intégration Python facile avec **Jupyter Kernels** pour le développement à distance ou intra-Docker avec des extensions comme Atom Hydrogen ou Visual Studio Code Jupyter.
* Frontend **Vue** :

Você pode ler mais sobre isso no **Guia Avançado do Usuário**.

## Detalhes

O primeiro `"/static"` refere-se à subrota em que este "subaplicativo" será "montado". Portanto, qualquer caminho que comece com `"/static"` será tratado por ele.

O `directory="static"` refere-se ao nome do diretório que contém seus arquivos estáticos.

    }

    /**
     *
     * @throws Exception
     */
    @Test
    public void testLocalize() throws Exception {
        final Calendar calendar = Calendar.getInstance(TimeZone.getTimeZone("JST"));
        final Calendar local = CalendarConversionUtil.localize(calendar);
        assertEquals(TimeZone.getDefault(), local.getTimeZone());
    }

    /**
     * Test method for

### Casos de uso: serviço externo

Um exemplo pode ser que você possua um provedor de autenticação externo que você precisa chamar.

Você envia ao serviço um *token* e ele retorna um usuário autenticado.

Este provedor pode cobrar por requisição, e chamá-lo pode levar mais tempo do que se você tivesse um usuário fixo para os testes.

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

Até este ponto, com todos os tutoriais nos documentos, você provavelmente estava executando um **programa de servidor**, por exemplo, usando o comando `fastapi`, que executa o Uvicorn, executando um **único processo**.

* No tienes que usar `File()` en el valor por defecto del parámetro.
* Usa un archivo "spooled":
    * Un archivo almacenado en memoria hasta un límite de tamaño máximo, y después de superar este límite, se almacenará en el disco.
* Esto significa que funcionará bien para archivos grandes como imágenes, videos, binarios grandes, etc. sin consumir toda la memoria.
* Puedes obtener metadatos del archivo subido.

E se você declarar um `response_model`, ele ainda será utilizado para filtrar e converter o objeto que você retornou.

O **FastAPI** utilizará este retorno *temporal* para extrair o código de status (e também cookies e headers), e irá colocá-los no retorno final que contém o valor que você retornou, filtrado por qualquer `response_model`.

**FastAPI** créera l'objet de type `BackgroundTasks` pour vous et le passera comme paramètre.

## Créer une fonction de tâche

Une fonction à exécuter comme tâche d'arrière-plan est juste une fonction standard qui peut recevoir des paramètres.

Elle peut être une fonction asynchrone (`async def`) ou une fonction normale (`def`), **FastAPI** saura la gérer correctement.

Então, um objeto `datetime` teria que ser convertido em um `str` contendo os dados no formato  <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601" class="external-link" target="_blank">ISO</a>.

Da mesma forma, este banco de dados não receberia um modelo Pydantic (um objeto com atributos), apenas um `dict`.

Você pode usar a função `jsonable_encoder` para resolver isso.

Ou você pode ter um aplicativo móvel nativo que se comunica diretamente com seu backend WebSocket, em código nativo.

Ou você pode ter qualquer outra forma de comunicar com o endpoint WebSocket.

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Mas para este exemplo, usaremos um documento HTML muito simples com algum JavaScript, tudo dentro de uma string longa.

Esse, é claro, não é o ideal e você não o usaria para produção.

Na produção, você teria uma das opções acima.