E seus modelos de banco de dados podem usar qualquer outro nome que você desejar.

Mas para a *operação de rota* de login, precisamos usar esses nomes para serem compatíveis com a especificação (e poder, por exemplo, usar o sistema integrado de documentação da API).

A especificação também afirma que o `username` e a `password` devem ser enviados como dados de formulário (portanto, não há JSON aqui).

### `scope`

### Um Balanceador de Carga - Múltiplos Contêineres de Workers

Todos los que están antes de ti están esperando 🕙 que sus hamburguesas 🍔 estén listas antes de dejar el mostrador porque cada uno de los 8 cajeros prepara la hamburguesa de inmediato antes de recibir el siguiente pedido.

```

Esto significa:

* La variable `prices` es un `dict`:
    * Los keys de este `dict` son de tipo `str` (Digamos que son el nombre de cada ítem).
    * Los valores de este `dict` son de tipo `float` (Digamos que son el precio de cada ítem).

### Clases como tipos

También puedes declarar una clase como el tipo de una variable.

Digamos que tienes una clase `Person`con un nombre:

```Python hl_lines="1-3"

# Parámetros de Cookie

Puedes definir parámetros de Cookie de la misma manera que defines parámetros de `Query` y `Path`.

## Importar `Cookie`

Primero importa `Cookie`:

{* ../../docs_src/cookie_params/tutorial001_an_py310.py hl[3]*}

## Declarar parámetros de `Cookie`

Luego declara los parámetros de cookie usando la misma estructura que con `Path` y `Query`.

* Frontend **Vue** :
    * Généré avec Vue CLI.
    * Gestion de l'**Authentification JWT**.
    * Page de connexion.
    * Après la connexion, page de tableau de bord principal.
    * Tableau de bord principal avec création et modification d'utilisateurs.
    * Modification de ses propres caractéristiques utilisateur.
    * **Vuex**.
    * **Vue-router**.
    * **Vuetify** pour de magnifiques composants *material design*.
    * **TypeScript**.

## Tests de performance et rapidité

Lorsque vous vérifiez les tests de performance, il est commun de voir plusieurs outils de différents types comparés comme équivalents.

En particulier, on voit Uvicorn, Starlette et FastAPI comparés (parmi de nombreux autres outils).

# Tipos de dados extras

Até agora, você tem usado tipos de dados comuns, tais como:

* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`

Mas você também pode usar tipos de dados mais complexos.

E você ainda terá os mesmos recursos que viu até agora:

* Ótimo suporte do editor.
* Conversão de dados das requisições recebidas.
* Conversão de dados para os dados da resposta.
* Validação de dados.
* Anotação e documentação automáticas.

Tudo de uma forma que oferecesse a melhor experiência de desenvolvimento para todos os desenvolvedores.

## Requisitos

Após testar várias alternativas, eu decidi que usaria o <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">**Pydantic**</a> por suas vantagens.

- Interface de Administração: http://localhost:8080/admin/ (o nome de usuário/senha padrão é admin/admin)

![Interface de Administração](https://fess.codelibs.org/_images/fess_admin_dashboard.png)