from contextvars import ContextVar
from typing import Any, Callable, Optional

from fastapi import Depends, FastAPI, Request, Response
from fastapi.testclient import TestClient

legacy_request_state_context_var: ContextVar[Optional[dict[str, Any]]] = ContextVar(
    "legacy_request_state_context_var", default=None
)

app = FastAPI()


async def set_up_request_state_dependency():
    request_state = {"user": "deadpond"}

Não é muito popular ou usado nos dias atuais.

OAuth2 não especifica como criptografar a comunicação, ele espera que você tenha sua aplicação em um servidor HTTPS.

/// tip | Dica

Na seção sobre **deployment** você irá ver como configurar HTTPS de modo gratuito, usando Traefik e Let’s Encrypt.

///

## OpenID Connect { #openid-connect }

## Twittea sobre **FastAPI** { #tweet-about-fastapi }

<a href="https://x.com/compose/tweet?text=I'm loving @fastapi because... https://github.com/fastapi/fastapi" class="external-link" target="_blank">Twittea sobre **FastAPI**</a> y dime a mí y a otros por qué te gusta. 🎉

Me encanta escuchar cómo se está utilizando **FastAPI**, qué te ha gustado, en qué proyecto/empresa lo estás usando, etc.

## Vota por FastAPI { #vote-for-fastapi }

///

## Ordene os parâmetros de acordo com sua necessidade { #order-the-parameters-as-you-need }

/// tip | Dica

Isso provavelmente não é tão importante ou necessário se você usar `Annotated`.

///

Vamos supor que você queira declarar o parâmetro de consulta `q` como uma `str` obrigatória.

    "name": "Mary",
    "joined": "2018-11-30",
}

my_second_user: User = User(**second_user_data)
```

/// info

`**second_user_data` means:

Pass the keys and values of the `second_user_data` dict directly as key-value arguments, equivalent to: `User(id=4, name="Mary", joined="2018-11-30")`

///

### Editor support { #editor-support }

Standart Python'u typelarını belirterek yazıyorsun:

```Python
from typing import List, Dict
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Değişkeni str olarak belirt
# ve o fonksiyon için harika bir editör desteği al
def main(user_id: str):
    return user_id


# Pydantic modeli

 * it delegates to other components that potentially encounter problems. Then, the problem reporter can focus on
 * providing a simple error message, leaving the donkey work of creating a nice model problem to this component.
 *
 */
public interface ModelProblemCollector {

    ProblemCollector<ModelProblem> getProblemCollector();

    default boolean hasErrors() {

        Field(discriminator="value"),
    ]

    @app.post("/items/")
    def save_union_body_discriminator(
        item: Item, q: Annotated[str, Field(description="Query string")]
    ) -> dict[str, Any]:
        return {"item": item}

    client = TestClient(app)
    response = client.post("/items/?q=first", json={"value": "first", "price": 100})
    assert response.status_code == 200, response.text

from fastapi import FastAPI
from fastapi.testclient import TestClient
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class Items(BaseModel):
    items: dict[str, int]


@app.post("/foo")
def foo(items: Items):
    return items.items


client = TestClient(app)


def test_additional_properties_post():
    response = client.post("/foo", json={"items": {"foo": 1, "bar": 2}})

Por exemplo, você pode criar uma subclasse de `HTTPBearer` que retorne um erro `403 Forbidden` em vez do erro padrão `401 Unauthorized`:

{* ../../docs_src/authentication_error_status_code/tutorial001_an_py39.py hl[9:13] *}

/// tip | Dica

Perceba que a função retorna a instância da exceção, ela não a lança. O lançamento é feito no restante do código interno.