Você pode configurar onde sua aplicação está localizada em um arquivo `pyproject.toml`, assim:

```toml
[tool.fastapi]
entrypoint = "main:app"
```

Esse `entrypoint` dirá ao comando `fastapi` que ele deve importar a aplicação assim:

```python
from main import app
```

Se o seu código estivesse estruturado assim:

```
.
├── backend
│   ├── main.py
│   ├── __init__.py
```

    Refer to the
    [CPU-only developer Dockerfile](https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/tools/dockerfiles/dockerfiles/devel-cpu.Dockerfile)
    and
    [GPU developer Dockerfile](https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/tools/dockerfiles/dockerfiles/devel-gpu.Dockerfile)
    for the required packages. Alternatively, use the said

## Fixe a sua versão de `fastapi` { #pin-your-fastapi-version }

A primeira coisa que você deve fazer é "fixar" a versão do **FastAPI** que você está utilizando na versão mais recente específica que você sabe que funciona corretamente para a sua aplicação.

      "input": null
    }
  ]
}
```

Como `needy` é um parâmetro obrigatório, você precisaria defini-lo na URL:

```
http://127.0.0.1:8000/items/foo-item?needy=sooooneedy
```

...isso deve funcionar:

```JSON
{
    "item_id": "foo-item",
    "needy": "sooooneedy"
}
```

Se você capturar uma exceção em uma dependência com `yield`, a menos que você esteja levantando outra `HTTPException` ou coisa parecida, **você deve relançar a exceção original**.

Você pode relançar a mesma exceção utilizando `raise`:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008d_an_py310.py hl[17] *}

    * Como as estruturas de dados do Pydantic são apenas instâncias de classes que você define, o preenchimento automático, linting, mypy e a sua intuição devem funcionar corretamente com seus dados validados.
* Valida **estruturas complexas**:
    * Use modelos hierárquicos do Pydantic, `List` e `Dict` do `typing` do Python, etc.

```Python
router.include_router(other_router)
```

///

## Récapitulatif { #recap }

Disposer de **HTTPS** est très important, et assez **critique** dans la plupart des cas. La majeure partie de l'effort que vous, en tant que développeur, devez fournir autour de HTTPS consiste simplement à **comprendre ces concepts** et leur fonctionnement.

### Créer un engine { #create-an-engine }

Un `engine` SQLModel (en dessous c'est en fait un `engine` SQLAlchemy) est ce qui **détient les connexions** à la base de données.

Vous devez avoir **un seul objet `engine`** pour tout votre code afin de se connecter à la même base.

{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial001_an_py310.py ln[14:18] hl[14:15,17:18] *}

///

### Ativar headers encaminhados pelo proxy { #enable-proxy-forwarded-headers }

Você pode iniciar a CLI do FastAPI com a opção de linha de comando `--forwarded-allow-ips` e informar os endereços IP que devem ser confiáveis para ler esses headers encaminhados.

Se você definir como `--forwarded-allow-ips="*"`, ele confiará em todos os IPs de entrada.