Puedes usar fácilmente las mismas configuraciones de Pydantic para configurar tu OpenAPI generado y las interfaces de usuario de la documentación.

Por ejemplo:

{* ../../docs_src/conditional_openapi/tutorial001_py310.py hl[6,11] *}

Aquí declaramos la configuración `openapi_url` con el mismo valor por defecto de `"/openapi.json"`.

Y luego la usamos al crear la app de `FastAPI`.

Pero en nuestro código estamos usando realmente `secrets.compare_digest()`.

En resumen, tomará el mismo tiempo comparar `stanleyjobsox` con `stanleyjobson` que comparar `johndoe` con `stanleyjobson`. Y lo mismo para la contraseña.

De esa manera, usando `secrets.compare_digest()` en el código de tu aplicación, será seguro contra todo este rango de ataques de seguridad.

Você pode declarar todos os mesmos parâmetros que em `Query`.

Por exemplo, para declarar um valor de metadado `title` para o parâmetro de path `item_id` você pode digitar:

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial001_an_py310.py hl[10] *}

/// note | Nota

Entonces podrías tener un archivo `test_main.py` con tus pruebas. Podría estar en el mismo paquete de Python (el mismo directorio con un archivo `__init__.py`):

``` hl_lines="5"
.
├── app
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py
│   └── test_main.py
```

Debido a que este archivo está en el mismo paquete, puedes usar importaciones relativas para importar el objeto `app` desde el módulo `main` (`main.py`):

Pero aquí está el punto clave.

El tema de seguridad e inyección de dependencias se escribe una vez.

Y puedes hacerlo tan complejo como desees. Y aún así, tenerlo escrito solo una vez, en un solo lugar. Con toda la flexibilidad.

Pero puedes tener miles de endpoints (*path operations*) usando el mismo sistema de seguridad.

Ao fazer isso, seu editor pode fornecer suporte mesmo durante o processamento de itens da lista:

<img src="/img/python-types/image05.png">

Sem tipos, isso é quase impossível de alcançar.

Observe que a variável `item` é um dos elementos da lista `items`.

E, ainda assim, o editor sabe que é um `str` e fornece suporte para isso.

#### Tuple e Set { #tuple-and-set }

Você faria o mesmo para declarar `tuple`s e `set`s:

/// note | Detalhes Técnicos

Você também poderia usar `from starlette.templating import Jinja2Templates`.

**FastAPI** fornece o mesmo `starlette.templating` como `fastapi.templating` apenas como uma conveniência para você, o desenvolvedor. Mas a maioria das respostas disponíveis vêm diretamente do Starlette. O mesmo acontece com `Request` e `StaticFiles`.

///

## Escrevendo templates { #writing-templates }

{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/routers/users.py hl[6,11,16] title["app/routers/users.py"] *}

Você pode pensar em `APIRouter` como uma classe "mini `FastAPI`".

Todas as mesmas opções são suportadas.

Todos os mesmos `parameters`, `responses`, `dependencies`, `tags`, etc.

/// tip | Dica

Neste exemplo, a variável é chamada de `router`, mas você pode nomeá-la como quiser.

///

Assim, você poderia, por exemplo, compartilhar os mesmos dados de um aplicativo Django em um banco de dados com um aplicativo FastAPI. Ou migrar gradualmente uma aplicação Django usando o mesmo banco de dados.

E seus usuários poderiam fazer login tanto pela sua aplicação Django quanto pela sua aplicação **FastAPI**, ao mesmo tempo.

///

## Criar o hash e verificar as senhas { #hash-and-verify-the-passwords }

Contêineres Linux rodam usando o mesmo kernel Linux do hospedeiro (máquina, máquina virtual, servidor na nuvem, etc). Isso simplesmente significa que eles são muito leves (comparados com máquinas virtuais emulando um sistema operacional completo).