InternalSession iSession = new SimpleSession(mSession, repoSystem, null);
            InternalSession.associate(repoSession, iSession);

            List<RemoteRepository> repositories = RepositoryUtils.toRepos(request.getPluginArtifactRepositories());
            Function<String, String> interpolator = createInterpolator(request);

Outros termos comuns para essa mesma ideia de "injeção de dependência" são:

* recursos
* provedores
* serviços
* injetáveis
* componentes

## Plug-ins em **FastAPI**

## ¿Tienes prisa?

<abbr title="too long; didn't read"><strong>TL;DR:</strong></abbr>

Si estás utilizando libraries de terceros que te dicen que las llames con `await`, del tipo:

```Python
results = await some_library()
```

Entonces declara tus *path operation functions* con `async def` de la siguiente manera:

```Python hl_lines="2"

## Conceitos de Implantação

Vamos falar novamente sobre alguns dos mesmos [Conceitos de Implantação](concepts.md){.internal-link target=_blank} em termos de contêineres.

                ArtifactRequest artifactRequest = new ArtifactRequest();
                artifactRequest.setArtifact(RepositoryUtils.toArtifact(artifact));
                artifactRequest.setRepositories(RepositoryUtils.toRepos(remoteRepositories));

                // Maven 2.x quirk: an artifact always points at the local repo, regardless whether resolved or not
                LocalRepositoryManager lrm = session.getLocalRepositoryManager();

# Bancos de Dados SQL (Relacionais)

**FastAPI** não exige que você use um banco de dados SQL (relacional). Mas você pode usar **qualquer banco de dados** que quiser.

Aqui veremos um exemplo usando <a href="https://sqlmodel.tiangolo.com/" class="external-link" target="_blank">SQLModel</a>.

Você pode instalar todas essas dependências com `pip install fastapi[all]`.

## Licença

```

e depois chamarmos:

```Python
user_dict = user_in.dict()
```

agora temos um `dict` com os dados na variável `user_dict` (é um `dict` em vez de um objeto de modelo Pydantic).

E se chamarmos:

```Python
print(user_dict)
```

teríamos um `dict` Python com:

```Python
{
    'username': 'john',
    'password': 'secret',
    'email': '******@****.***',

Isso é que nós iremos resolver, vamos carregar o modelo antes das requisições serem manuseadas, mas apenas um pouco antes da aplicação começar a receber requisições, não enquanto o código estiver sendo carregado.

## Vida útil (_Lifespan_)

pkg syscall (freebsd-386), type Termios struct
pkg syscall (freebsd-386), type Termios struct, Cc [20]uint8
pkg syscall (freebsd-386), type Termios struct, Cflag uint32
pkg syscall (freebsd-386), type Termios struct, Iflag uint32
pkg syscall (freebsd-386), type Termios struct, Ispeed uint32
pkg syscall (freebsd-386), type Termios struct, Lflag uint32
pkg syscall (freebsd-386), type Termios struct, Oflag uint32