Por exemplo, o login do Google usa OpenID Connect (que por baixo dos panos usa OAuth2).

Mas o login do Facebook não tem suporte para OpenID Connect. Ele tem a própria implementação do OAuth2.

### OpenID (não "OpenID Connect") { #openid-not-openid-connect }

Houve também uma especificação “OpenID”. Ela tentou resolver a mesma coisa que a **OpenID Connect**, mas não baseada em OAuth2.

Então, ela foi um sistema adicional completo.

        * Así que, el usuario tendrá que volver a iniciar sesión más adelante.
        * Y si el token es robado, el riesgo es menor. No es como una llave permanente que funcionará para siempre (en la mayoría de los casos).
* El frontend almacena temporalmente ese token en algún lugar.
* El usuario hace clic en el frontend para ir a otra sección de la aplicación web frontend.
* El frontend necesita obtener más datos de la API.

///

## Aprende Más { #learn-more }

Puedes aprender más sobre **GraphQL** en la <a href="https://graphql.org/" class="external-link" target="_blank">documentación oficial de GraphQL</a>.

## Detalles Técnicos { #technical-details }

/// tip | Consejo

Si ya estás usando la versión **0.99.0 o superior** de **FastAPI**, probablemente puedes **omitir** estos detalles.

Son más relevantes para versiones más antiguas, antes de que OpenAPI 3.1.0 estuviera disponible.

Puedes considerar esto una breve lección de **historia** de OpenAPI y JSON Schema. 🤓

///

/// warning | Advertencia

#

# Comma-separated list of files to include.
# Each item may be enclosed in quotes to gracefully include spaces. Items are trimmed before being loaded.
# If the first character of an item is a question mark, the load will silently fail if the file does not exist.
${includes} = ?"${maven.user.conf}/maven-user.properties", \

    ],
)
def get_client(request: pytest.FixtureRequest):
    mod = importlib.import_module(f"docs_src.query_params.{request.param}")

    client = TestClient(mod.app)
    return client


@pytest.mark.parametrize(
    ("path", "expected_json"),
    [
        (
            "/items/",
            [{"item_name": "Foo"}, {"item_name": "Bar"}, {"item_name": "Baz"}],
        ),
        (
            "/items/?skip=1",

    ],
)
def get_client(request: pytest.FixtureRequest):
    mod = importlib.import_module(f"docs_src.query_params.{request.param}")

    client = TestClient(mod.app)
    return client


@pytest.mark.parametrize(
    ("path", "expected_json"),
    [
        (
            "/items/foo",
            {"item_id": "foo"},
        ),
        (
            "/items/bar?q=somequery",

	}
	return nil
}

func (l *lazyInit) doSlow(f func() error) error {
	l.m.Lock()
	defer l.m.Unlock()
	if atomic.LoadUint32(&l.done) == 0 {
		if err := f(); err != nil {
			return err
		}
		// Mark as done only when f() is successful
		atomic.StoreUint32(&l.done, 1)
	}
	return nil

**FastAPI** utiliza a mesma `starlette.responses` como `fastapi.responses` apenas como uma conveniência para você, desenvolvedor. Mas maior parte das respostas disponíveis vem diretamente do Starlette.

///

## Retornando uma `Response` personalizada { #returning-a-custom-response }

necesariamente necesitas que se ejecute por el mismo proceso (por ejemplo, no necesitas compartir memoria, variables, etc.), podrías beneficiarte del uso de otras herramientas más grandes como <a href="https://docs.celeryq.dev" class="external-link" target="_blank">Celery</a>.

Tienden a requerir configuraciones más complejas, un gestor de cola de mensajes/trabajos, como RabbitMQ o Redis, pero te permiten ejecutar tareas en segundo plano en múltiples procesos, y especialmente, en múltiples...