O `app_name` seria `"ChimichangApp"`.

E `items_per_user` manteria seu valor padrão de `50`.

## Configurações em outro módulo { #settings-in-another-module }

Você pode colocar essas configurações em outro arquivo de módulo como visto em [Aplicações Maiores - Múltiplos Arquivos](../tutorial/bigger-applications.md).

Por exemplo, você poderia ter um arquivo `config.py` com:

    filename = "routes.toml"
```

Isso diz ao Traefik para escutar na porta 9999 e usar outro arquivo `routes.toml`.

/// tip | Dica

Estamos usando a porta 9999 em vez da porta padrão HTTP 80 para que você não precise executá-lo com privilégios de administrador (`sudo`).

///

Agora crie esse outro arquivo `routes.toml`:

```TOML hl_lines="5  12  20"
[http]
  [http.middlewares]

Por exemplo, para instalar o Uvicorn:

<div class="termy">

```console
$ pip install "uvicorn[standard]"

---> 100%
```

</div>

Um processo semelhante se aplicaria a qualquer outro programa de servidor ASGI.

/// tip | Dica

Adicionando o `standard`, o Uvicorn instalará e usará algumas dependências extras recomendadas.

É por isso que o **FastAPI** é baseado em Starlette, pois ela é o framework mais rápido disponível (testado por benchmarks de terceiros).

///

### [Falcon](https://falconframework.org/) { #falcon }

Falcon é outro framework Python de alta performance, projetado para ser minimalista, e servir como base para outros frameworks como Hug.

* `Path()`
* `Query()`
* `Header()`
* `Cookie()`
* `Body()`
* `Form()`
* `File()`

As chaves do `dict` identificam cada exemplo, e cada valor é outro `dict`.

Cada `dict` de exemplo específico em `examples` pode conter:

* `summary`: Descrição curta do exemplo.
* `description`: Uma descrição longa que pode conter texto em Markdown.

## Documentando o callback { #documenting-the-callback }

O código real do callback dependerá muito da sua própria aplicação de API.

E provavelmente variará muito de um aplicativo para o outro.

Poderia ser apenas uma ou duas linhas de código, como:

```Python
callback_url = "https://example.com/api/v1/invoices/events/"
httpx.post(callback_url, json={"description": "Invoice paid", "paid": True})
```

/// check | Verifique

Perceba que você não precisa criar uma classe especial e enviar a dependência para algum outro lugar em que o **FastAPI** a "registre" ou realize qualquer operação similar.

Você apenas envia para `Depends` e o **FastAPI** sabe como fazer o resto.

///

Nos próximos capítulos, darei a você mais **receitas concretas** para implantar aplicativos FastAPI.

Mas por enquanto, vamos verificar essas importantes **ideias conceituais**. Esses conceitos também se aplicam a qualquer outro tipo de API da web. 💡

## Segurança - HTTPS { #security-https }

No [capítulo anterior sobre HTTPS](https.md) aprendemos como o HTTPS fornece criptografia para sua API.

Com um modelo de resposta, o FastAPI usará o Pydantic para serializar os dados para JSON, sem passos intermediários, como convertê-los com `jsonable_encoder`, o que aconteceria em qualquer outro caso.

E, por baixo dos panos, o Pydantic usa os mesmos mecanismos em Rust que o `orjson` para serializar para JSON, então você já terá a melhor performance com um modelo de resposta.

### Anotações de Tipo de Retorno Inválido { #invalid-return-type-annotations }

Mas quando você retorna algum outro objeto arbitrário que não é um tipo Pydantic válido (por exemplo, um objeto de banco de dados) e você o anota dessa forma na função, o FastAPI tentará criar um modelo de resposta Pydantic a partir dessa anotação de tipo e falhará.