E normalmente esse **balanceador de carga** seria capaz de lidar com solicitações que vão para *outros* aplicativos em seu cluster (por exemplo, para um domínio diferente, ou sob um prefixo de URL diferente), e transmitiria essa comunicação para os contêineres certos para *esse outro* aplicativo em execução em seu cluster.

### Um Processo por Contêiner

	Nesse caso, **FastAPI** também fornece as ferramentas para construir.

Quando nós criamos uma instância da classe `OAuth2PasswordBearer`, nós passamos pelo parâmetro `tokenUrl` Esse parâmetro contém a URL que o client (o frontend rodando no browser do usuário) vai usar para mandar o `username` e `senha` para obter um token.

## Proxy com um prefixo de caminho removido

Ter um proxy com um prefixo de caminho removido, nesse caso, significa que você poderia declarar um caminho em `/app` no seu código, mas então, você adiciona uma camada no topo (o proxy) que colocaria sua aplicação **FastAPI** sob um caminho como `/api/v1`.

Nesse caso, o caminho original `/app` seria servido em `/api/v1/app`.

```

Então esse objeto é um "chamável".

## Classes como dependências

Você deve ter percebido que para criar um instância de uma classe em Python, a mesma sintaxe é utilizada.

Por exemplo:

```Python
class Cat:
    def __init__(self, name: str):
        self.name = name


fluffy = Cat(name="Mr Fluffy")
```

Nesse caso,  `fluffy` é uma instância da classe `Cat`.

#### "*Schema*" de dados

O termo "*schema*" também pode se referir à forma de alguns dados, como um conteúdo JSON.

Nesse caso, significaria os atributos JSON e os tipos de dados que eles possuem, etc.

#### OpenAPI e JSON *Schema*

OpenAPI define um *schema* de API para sua API. E esse *schema* inclui definições (ou "*schemas*") dos dados enviados e recebidos por sua API usando **JSON *Schema***, o padrão para *schemas* de dados JSON.

```

</div>

Isso gera toda a documentação em `./docs_build/` para cada linguagem. Isso inclui a adição de quaisquer arquivos com tradução faltando, com uma nota dizendo que "esse arquivo ainda não tem tradução". Mas você não tem que fazer nada com esse diretório.

Então ele constrói todos aqueles _sites_ independentes MkDocs para cada linguagem, combina eles, e gera a saída final em `./site/`.

```Python
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)
```

vai executar.

---

Isso não acontecerá se você importar esse módulo (arquivo).

Então, se você tiver outro arquivo `importer.py` com:

```Python
from myapp import app

# Mais um pouco de código
```

nesse caso, a variável criada automaticamente dentro de `myapp.py` não terá a variável `__name__` com o valor `"__main__"`.

Então, a linha:

# Cookies de Resposta

## Usando um parâmetro `Response`

Você pode declarar um parâmetro do tipo `Response` na sua *função de operação de rota*.

E então você pode definir cookies nesse objeto de resposta *temporário*.

```Python hl_lines="1  8-9"
{!../../docs_src/response_cookies/tutorial002.py!}
```

Em seguida, você pode retornar qualquer objeto que precise, como normalmente faria (um `dict`, um modelo de banco de dados, etc).

# Cabeçalhos de resposta

## Usando um parâmetro `Response`

Você pode declarar um parâmetro do tipo `Response` na sua *função de operação de rota* (assim como você pode fazer para cookies).

Então você pode definir os cabeçalhos nesse objeto de resposta *temporário*.

```Python hl_lines="1  7-8"
{!../../docs_src/response_headers/tutorial002.py!}
```

Em alguns casos, você ainda pode ter que usar a versão do Pydantic das `dataclasses`. Por exemplo, se você tiver erros com a documentação da API gerada automaticamente.

Nesse caso, você pode simplesmente trocar as `dataclasses` padrão por `pydantic.dataclasses`, que é um substituto direto:

```{ .python .annotate hl_lines="1  5  8-11  14-17  23-25  28" }
{!../../docs_src/dataclasses/tutorial003.py!}