Ele oferece toda a flexibilidade para você escolher as opções que melhor se ajustam ao seu projeto.

E você pode usar diretamente muitos pacotes bem mantidos e amplamente utilizados, como `passlib` e `PyJWT`, porque o **FastAPI** não exige mecanismos complexos para integrar pacotes externos.

Mas ele fornece as ferramentas para simplificar o processo o máximo possível, sem comprometer a flexibilidade, robustez ou segurança.

```

</div>

Y entonces terminarías con `harry` versión `3` instalada en tu entorno global de Python.

Y si intentas ejecutar `philosophers-stone` de nuevo, hay una posibilidad de que **no funcione** porque necesita `harry` versión `1`.

```mermaid
flowchart LR
    subgraph global[global env]
        harry-1[<strike>harry v1</strike>]
        style harry-1 fill:#ccc,stroke-dasharray: 5 5
        harry-3[harry v3]

```

</div>

E então você acabaria com `harry` versão `3` instalado em seu ambiente Python global.

E se você tentar executar `philosophers-stone` novamente, há uma chance de que **não funcione** porque ele precisa de `harry` versão `1`.

```mermaid
flowchart LR
    subgraph global[global env]
        harry-1[<strike>harry v1</strike>]
        style harry-1 fill:#ccc,stroke-dasharray: 5 5

Solo evitar copiar archivos no mejora necesariamente las cosas mucho, pero porque se usó la caché para ese paso, puede **usar la caché para el siguiente paso**. Por ejemplo, podría usar la caché para la instrucción que instala las dependencias con:

```Dockerfile

Ces fonctionnalités sont ce pourquoi Marshmallow a été construit. C'est une excellente bibliothèque, et je l'ai déjà beaucoup utilisée.

Mais elle a été créée avant que les type hints n'existent en Python. Ainsi, pour définir chaque <abbr title="la définition de
la façon dont les données doivent être formées">schéma</abbr>, vous devez utiliser des utilitaires et des classes spécifiques fournies par Marshmallow.

/// check | A inspiré **FastAPI** à

* Se lleva bien con tu **<abbr title="Entorno de Desarrollo Integrado, similar a un editor de código">IDE</abbr>/<abbr title="Un programa que verifica errores de código">linter</abbr>/cerebro**:
    * Porque las estructuras de datos de pydantic son solo instances de clases que defines; autocompletado, linting, mypy y tu intuición deberían funcionar correctamente con tus datos validados.
* Valida **estructuras complejas**:

Esto se diseñó de esta manera principalmente para permitir usar los mismos objetos "extraídos" por dependencias dentro de tareas en background, porque el código de salida se ejecutaría después de que las tareas en background terminaran.

```{ .python .annotate hl_lines="2  10-12  14" }
{!../../docs_src/custom_response/tutorial008.py!}
```

1. Essa é a função geradora. É definida como "função geradora" porque contém declarações `yield` nela.
2. Ao utilizar o bloco `with`, nós garantimos que o objeto semelhante a um arquivo é fechado após a função geradora ser finalizada. Isto é, após a resposta terminar de ser enivada.

<img src="/img/deployment/https/https07.drawio.svg">

El cliente (navegador) sabrá que el response proviene del servidor correcto porque está utilizando la criptografía que acordaron usando el **certificado HTTPS** anteriormente.

### Múltiples Aplicaciones

{* ../../docs_src/custom_response/tutorial008.py hl[2,10:12,14] *}

1. Esta es la función generadora. Es una "función generadora" porque contiene declaraciones `yield` dentro.
2. Al usar un bloque `with`, nos aseguramos de que el objeto similar a un archivo se cierre después de que la función generadora termine. Así, después de que termina de enviar el response.