Era `upper`? Era `uppercase`? `first_uppercase`? `capitalize`?

Em seguida, tente com o velho amigo do programador, o preenchimento automático do editor.

Você digita o primeiro parâmetro da função, `first_name`, depois um ponto (`.`) e, em seguida, pressiona `Ctrl+Space` para acionar o preenchimento automático.

Mas, infelizmente, você não obtém nada útil:

<img src="/img/python-types/image01.png">

### Adicionar tipos { #add-types }

A partir daí, perto do final do `Dockerfile`, copiamos todo o código. Como isso é o que **muda com mais frequência**, colocamos perto do final, porque quase sempre, qualquer coisa depois desse passo não será capaz de usar o cache.

```Dockerfile
COPY ./app /code/app
```

### Construa a Imagem Docker { #build-the-docker-image }

    * Se você também declarar dependências em uma *operação de rota* específica, **elas também serão executadas**.
    * As dependências do router são executadas primeiro, depois as [`dependencies` no decorador](dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md) e, em seguida, as dependências de parâmetros normais.

///

### Flask REST frameworks { #flask-rest-frameworks }

Existem vários Flask REST frameworks, mas depois de investir tempo e trabalho investigando-os, descobri que muitos estão descontinuados ou abandonados, com diversas questões em aberto que os tornaram inadequados.

Portanto, você vai querer ter um **processo único** para executar essas **etapas anteriores** antes de iniciar o aplicativo.

name: Update Topic Repos

on:
  schedule:
    - cron: "0 12 1 * *"
  workflow_dispatch:

jobs:
  topic-repos:
    if: github.repository_owner == 'fastapi'
    runs-on: ubuntu-latest
    permissions:
      contents: write
    steps:
      - name: Dump GitHub context
        env:
          GITHUB_CONTEXT: ${{ toJson(github) }}
        run: echo "$GITHUB_CONTEXT"
      - uses: actions/checkout@v6
      - name: Set up Python

Par exemple, vous pourriez l'utiliser pour ajouter des métadonnées pour une interface utilisateur frontend, etc.

///

/// info

OpenAPI 3.1.0 (utilisé depuis FastAPI 0.99.0) a ajouté la prise en charge de `examples`, qui fait partie du standard **JSON Schema**.

Par exemple, au lieu d’utiliser la même session de base de données, vous créeriez une nouvelle session de base de données à l’intérieur de la tâche d’arrière‑plan, et vous obtiendriez les objets depuis la base de données en utilisant cette nouvelle session. Puis, au lieu de passer l’objet obtenu depuis la base de données en paramètre à la fonction de tâche d’arrière‑plan, vous passeriez l’identifiant (ID) de cet objet et vous obtiendriez à nouveau l’objet à l’intérieur de la fonction de la tâche...

Et vos utilisateurs pourraient se connecter depuis votre application Django ou depuis votre application **FastAPI**, en même temps.

///

## Hacher et vérifier les mots de passe { #hash-and-verify-the-passwords }

Importez les outils nécessaires depuis `pwdlib`.

### Importer `Query` et `Annotated` { #import-query-and-annotated }

Pour ce faire, importez d’abord :

- `Query` depuis `fastapi`
- `Annotated` depuis `typing`

{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial002_an_py310.py hl[1,3] *}

/// info