Flask es un "microframework", no incluye integraciones de bases de datos ni muchas de las cosas que vienen por defecto en Django.

Esta simplicidad y flexibilidad permiten hacer cosas como usar bases de datos NoSQL como el sistema de almacenamiento de datos principal.

3. Essa declaração `yield from` informa a função para iterar sobre essa coisa nomeada de `file_like`. E então, para cada parte iterada, fornece essa parte como se viesse dessa função geradora (`iterfile`).

    Então, é uma função geradora que transfere o trabalho de "geração" para alguma outra coisa interna.

///

## Anotaciones de tipos en **FastAPI** { #type-hints-in-fastapi }

**FastAPI** aprovecha estas anotaciones de tipos para hacer varias cosas.

Con **FastAPI** declaras parámetros con anotaciones de tipos y obtienes:

* **Soporte del editor**.
* **Chequeo de tipos**.

...y **FastAPI** usa las mismas declaraciones para:

## Qué es la "Inyección de Dependencias" { #what-is-dependency-injection }

**"Inyección de Dependencias"** significa, en programación, que hay una manera para que tu código (en este caso, tus *path operation functions*) declare las cosas que necesita para funcionar y utilizar: "dependencias".

Y luego, ese sistema (en este caso **FastAPI**) se encargará de hacer lo que sea necesario para proporcionar a tu código esas dependencias necesarias ("inyectar" las dependencias).

Mas essa não é a única forma de declarar dependências (mesmo que provavelmente seja a mais comum).

O fator principal para uma dependência é que ela deve ser "chamável"

Um objeto "chamável" em Python é qualquer coisa que o Python possa "chamar" como uma função

Então se você tiver um objeto `alguma_coisa` (que pode *não* ser uma função) que você possa "chamar" (executá-lo) dessa maneira:

```Python
something()
```

ou

Solo ten en cuenta que cuando leas "servidor" en general, podría referirse a una de esas dos cosas.

Al referirse a la máquina remota, es común llamarla **servidor**, pero también **máquina**, **VM** (máquina virtual), **nodo**. Todos esos se refieren a algún tipo de máquina remota, generalmente con Linux, donde ejecutas programas.

Vamos ver como nós podemos fazer isso funcionar.

## pytest.mark.anyio { #pytest-mark-anyio }

Se quisermos chamar funções assíncronas em nossos testes, as nossas funções de teste precisam ser assíncronas. O AnyIO oferece um plugin bem legal para isso, que nos permite especificar que algumas das nossas funções de teste precisam ser chamadas de forma assíncrona.

## HTTPX { #httpx }

```JSON hl_lines="4-8"
{
    "openapi": "3.1.0",
    // Más cosas aquí
    "servers": [
        {
            "url": "/api/v1"
        }
    ],
    "paths": {
            // Más cosas aquí
    }
}
```

Si quieres asegurar tu API, hay varias cosas mejores que puedes hacer, por ejemplo:

* Asegúrate de tener modelos Pydantic bien definidos para tus request bodies y responses.
* Configura los permisos y roles necesarios usando dependencias.

Aporta la misma **experiencia de desarrollador** de crear apps con FastAPI al **desplegarlas** en la nube. 🎉

También se encargará de la mayoría de las cosas que necesitas al desplegar una app, como:

* HTTPS
* Replicación, con autoescalado basado en requests
* etc.