* O `datetime.timedelta` do Python.
    * Em requisições e respostas será representado como um `float` de segundos totais.
    * O Pydantic também permite representá-lo como uma "codificação ISO 8601 diferença de tempo", <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/serialization/" class="external-link" target="_blank">cheque a documentação para mais informações</a>.
* `frozenset`:

Vamos utilizar essa aplicação como exemplo:

{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial001.py hl[9] *}

O parâmetro de consulta `q` é do tipo `Union[str, None]`, o que significa que é do tipo `str` mas que também pode ser `None`, e de fato, o valor padrão é `None`, então o FastAPI saberá que não é obrigatório.

/// note | Observação

a sua pergunta de um jeito mais correto, fazendo com que você receba respostas mais completas, e até mesmo que você mesmo resolva o problema antes de perguntar. E no GitHub eu garanto que sempre irei responder todas as perguntas, mesmo que leve um tempo. Eu pessoalmente não consigo fazer isso via chat. 😅

Conversas no chat não são tão fáceis de serem encontrados quanto no GitHub, então questões e respostas podem se perder dentro da conversa. E apenas as que estão nas questões do GitHub...

	* Um "token" é apenas uma string com algum conteúdo que nós podemos utilizar mais tarde para verificar o usuário.
	* Normalmente, um token é definido para expirar depois de um tempo.
		* Então, o usuário terá que se logar de novo depois de um tempo.
		* E se o token for roubado, o risco é menor. Não é como se fosse uma chave permanente que vai funcionar para sempre (na maioria dos casos).

labels.crawling_info_CrawlerExecTime=Tempo di esecuzione crawler
labels.crawling_info_CrawlerStatus=Stato crawler
labels.crawling_info_WebFsCrawlExecTime=Tempo di esecuzione scansione (Web/File)
labels.crawling_info_WebFsCrawlStartTime=Ora di inizio scansione (Web/File)
labels.crawling_info_WebFsCrawlEndTime=Ora di fine scansione (Web/File)
labels.crawling_info_WebFsIndexExecTime=Tempo di esecuzione indicizzazione (Web/File)

		}
	}
	return err
}

type tierOp uint8

const (
	_ tierOp = iota
	tierGet
	tierPut
	tierDelete
)

func (op tierOp) String() string {
	switch op {
	case tierGet:
		return "GET"
	case tierPut:
		return "PUT"
	case tierDelete:
		return "DELETE"
	}
	return "UNKNOWN"
}

type tierPermErr struct {
	Op  tierOp
	Err error
}

O **FastAPI** irá reconhecer cada um deles e retirar a informação do local correto.

{* ../../docs_src/body/tutorial004.py hl[18] *}

Os parâmetros da função serão reconhecidos conforme abaixo:

* Se o parâmetro também é declarado na **rota**, será utilizado como um parâmetro de rota.

Baixar e instalar as dependências do pacote **pode levar minutos**, mas usando o **cache** leva **segundos** no máximo.

E como você estaria construindo a imagem do contêiner novamente e novamente durante o desenvolvimento para verificar se suas alterações de código estão funcionando, há muito tempo acumulado que isso economizaria.

E também depois que a `response` é gerada, antes de retorná-la.

Por exemplo, você pode adicionar um cabeçalho personalizado `X-Process-Time` contendo o tempo em segundos que levou para processar a solicitação e gerar uma resposta:

{* ../../docs_src/middleware/tutorial001.py hl[10,12:13] *}

## Outros middlewares

## Execução de dependências com `yield`

A sequência de execução é mais ou menos como esse diagrama. O tempo passa do topo para baixo. E cada coluna é uma das partes interagindo ou executando código.

```mermaid
sequenceDiagram

participant client as Cliente
participant handler as Manipulador de exceções