{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial001_an_py310.py ln[14:18] hl[14:15,17:18] *}

Usar `check_same_thread=False` permite a FastAPI usar la misma base de datos SQLite en diferentes hilos. Esto es necesario ya que **una sola request** podría usar **más de un hilo** (por ejemplo, en dependencias).

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## Opiniones { #opinions }

"_[...] Estoy usando **FastAPI** un montón estos días. [...] De hecho, estoy planeando usarlo para todos los servicios de **ML de mi equipo en Microsoft**. Algunos de ellos se están integrando en el núcleo del producto **Windows** y algunos productos de **Office**._"

Dessa forma, você pode adicionar anotações de tipo corretas às suas funções, mesmo quando estiver retornando um tipo diferente do modelo de resposta, para ser usado pelo editor e ferramentas como mypy. E ainda assim você pode fazer com que o FastAPI faça a validação de dados, documentação, etc. usando o `response_model`.

}
```

### Usuario inactivo { #inactive-user }

Ahora prueba con un usuario inactivo, autentícate con:

Usuario: `alice`

Contraseña: `secret2`

Y trata de usar la operación `GET` con la path `/users/me`.

Obtendrás un error de "Usuario inactivo", como:

```JSON
{
  "detail": "Inactive user"
}
```

## Recapitulación { #recap }

Você pode enviar (e receber) muitas mensagens:

<img src="/img/tutorial/websockets/image04.png">

E todas elas usarão a mesma conexão WebSocket.

## Usando `Depends` e outros { #using-depends-and-others }

Nos endpoints WebSocket você pode importar do `fastapi` e usar:

* `Depends`
* `Security`
* `Cookie`
* `Header`
* `Path`
* `Query`

////

/// tip | Dica

Você pode usar a mesma técnica para estender o JSON Schema e adicionar suas próprias informações extras personalizadas.

Por exemplo, você poderia usá-la para adicionar metadados para uma interface de usuário de front-end, etc.

///

/// info | Informação

O OpenAPI 3.1.0 (usado desde o FastAPI 0.99.0) adicionou suporte a `examples`, que faz parte do padrão **JSON Schema**.

## OAuth2 { #oauth2 }

OAuth2 es una especificación que define varias maneras de manejar la autenticación y autorización.

Es una especificación bastante extensa y cubre varios casos de uso complejos.

Incluye formas de autenticarse usando un "tercero".

Um **gerenciador de contexto** em Python é algo que você pode usar em uma declaração `with`, por exemplo, `open()` pode ser usado como um gerenciador de contexto:

```Python
with open("file.txt") as file:
    file.read()
```

Em versões mais recentes do Python, há também um **gerenciador de contexto assíncrono**. Você o usaria com `async with`:

```Python
async with lifespan(app):
    await do_stuff()
```

Así que, podrías necesitar seguir usando modelos de Pydantic.

Pero si tienes un montón de dataclasses por ahí, este es un buen truco para usarlos para potenciar una API web usando FastAPI. 🤓

///

## Dataclasses en `response_model` { #dataclasses-in-response-model }

También puedes usar `dataclasses` en el parámetro `response_model`:

A especificação JWT diz que existe uma chave `sub`, com o sujeito do token.

É opcional usá-la, mas é onde você colocaria a identificação do usuário, então nós estamos usando aqui.

O JWT pode ser usado para outras coisas além de identificar um usuário e permitir que ele execute operações diretamente na sua API.

Por exemplo, você poderia identificar um "carro" ou uma "postagem de blog".