# Templates

Você pode usar qualquer template engine com o **FastAPI**.

Uma escolha comum é o Jinja2, o mesmo usado pelo Flask e outras ferramentas.

Existem utilitários para configurá-lo facilmente que você pode usar diretamente em sua aplicação **FastAPI** (fornecidos pelo Starlette).

## Instalação de dependências

Para instalar o `jinja2`, siga o código abaixo:

<div class="termy">

```console
$ pip install jinja2
```

    * Si estás comparando Uvicorn, compáralo con los servidores de aplicaciones Daphne, Hypercorn, uWSGI, etc.
* **Starlette**:

{* ../../docs_src/advanced_middleware/tutorial003.py hl[2,6] *}

Os seguintes argumentos são suportados:

* `minimum_size` - Não comprima respostas menores que este tamanho mínimo em bytes. O padrão é `500`.
* `compresslevel` - Usado durante a compressão GZip. É um inteiro variando de 1 a 9. O padrão é `9`. Um valor menor resulta em uma compressão mais rápida, mas em arquivos maiores, enquanto um valor maior resulta em uma compressão mais lenta, mas em arquivos menores.

A maneira de descrever isso no OpenAPI é marcar esse campo como **obrigatório**, porque ele sempre estará lá.

Por causa disso, o JSON Schema para um modelo pode ser diferente dependendo se ele é usado para **entrada ou saída**:

* para **entrada**, o `description` **não será obrigatório**
* para **saída**, ele será **obrigatório** (e possivelmente `None`, ou em termos de JSON, `null`)

# Sobre as versões do FastAPI

**FastAPI** já está sendo usado em produção em diversas aplicações e sistemas, a cobertura de testes é mantida em 100%, mas seu desenvolvimento está avançando rapidamente.

Novos recursos são adicionados com frequência, bugs são corrigidos regularmente e o código está sempre melhorando.

E essa função vai receber os parâmetros da mesma forma que uma *função de operação de rota*.

/// tip | "Dica"

Você verá quais outras "coisas", além de funções, podem ser usadas como dependências no próximo capítulo.

///

Sempre que uma nova requisição for realizada, o **FastAPI** se encarrega de:

* Chamar sua dependência ("injetável") com os parâmetros corretos.

def main(user_id: str):
    return user_id


# Um modelo do Pydantic
class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    joined: date
```

Que então pode ser usado como:

```Python
my_user: User = User(id=3, name="John Doe", joined="2018-07-19")

second_user_data = {
    "id": 4,
    "name": "Mary",
    "joined": "2018-11-30",
}

async def needy_dependency(fresh_value: str = Depends(get_value, use_cache=False)):
    return {"fresh_value": fresh_value}
```

////

## Recapitulando

Com exceção de todas as palavras complicadas usadas aqui, o sistema de **Injeção de Dependência** é bastante simples.

Consiste apenas de funções que parecem idênticas a *funções de operação de rota*.

Normalmente são usados para declarar permissões de segurança específicas, por exemplo:

* `users:read` ou `users:write` são exemplos comuns.
* `instagram_basic` é usado pelo Facebook e Instagram.
* `https://www.googleapis.com/auth/drive` é usado pelo Google.

/// info | Informação

No OAuth2, um "scope" é apenas uma string que declara uma permissão específica necessária.

{!> ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial002.py!}
```

////

Neste caso, o **FastAPI** perceberá que existe mais de um parâmetro de corpo na função (dois parâmetros que são modelos Pydantic).

Então, ele usará o nome dos parâmetros como chaves (nome dos campos) no corpo, e espera um corpo como:

```JSON
{
    "item": {
        "name": "Foo",
        "description": "The pretender",
        "price": 42.0,