* Seguridad - HTTPS
* Ejecución en el arranque
* Reinicios
* Replicación (el número de procesos ejecutándose)
* Memoria
* Pasos previos antes de comenzar

/// info | Informação

O FastAPI adicionou suporte a `Annotated` (e passou a recomendá-lo) na versão 0.95.0.

Se você tiver uma versão mais antiga, verá erros ao tentar usar `Annotated`.

Certifique-se de [Atualizar a versão do FastAPI](../deployment/versions.md#upgrading-the-fastapi-versions) para pelo menos 0.95.1 antes de usar `Annotated`.

///

Então, durante esse tempo, o computador pode ir e fazer outro trabalho, enquanto o "arquivo lento" 📝 termina.

{* ../../docs_src/security/tutorial004_an_py310.py hl[8,49,51,58:59,62:63,72:79] *}

Cuando `authenticate_user` se llama con un nombre de usuario que no existe en la base de datos, aun así ejecutamos `verify_password` contra un hash ficticio.

Ainda assim, você pode fazer isso no **FastAPI**, usando uma das ferramentas internas do Starlette.

E a documentação continuará funcionando, embora não adicione nenhuma informação dizendo que o parâmetro deve conter um path.

### Conversor de path { #path-convertor }

Usando uma opção diretamente do Starlette você pode declarar um *parâmetro de path* contendo um *path* usando uma URL como:

```
/files/{file_path:path}

Pode ser usada por aplicações e sistemas de terceiros.

E também pode ser usada por você mesmo, para depurar, verificar e testar a mesma aplicação.

## O fluxo de `password` { #the-password-flow }

Agora vamos voltar um pouco e entender o que é isso tudo.

O "fluxo" `password` é uma das formas ("fluxos") definidas no OAuth2 para lidar com segurança e autenticação.

Então utilizamos a requisição diretamente e extraímos o corpo como `bytes`. Isso significa que o FastAPI não vai sequer tentar analisar o payload da requisição como JSON.

E então no nosso código, nós analisamos o conteúdo YAML diretamente e, em seguida, estamos usando novamente o mesmo modelo Pydantic para validar o conteúdo YAML:

└── static
    ├── redoc.standalone.js
    ├── swagger-ui-bundle.js
    └── swagger-ui.css
```

### Servir les fichiers statiques { #serve-the-static-files }

- Importer `StaticFiles`.
- « Monter » une instance `StaticFiles()` sur un chemin spécifique.

{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial002_py310.py hl[7,11] *}

### Tester les fichiers statiques { #test-the-static-files }

```Python
something()
```

o

```Python
something(some_argument, some_keyword_argument="foo")
```

entonces es un "callable".

## Clases como dependencias { #classes-as-dependencies_1 }

Puedes notar que para crear una instance de una clase en Python, utilizas esa misma sintaxis.

Por ejemplo:

```Python
class Cat:
    def __init__(self, name: str):
        self.name = name

...mas continue lendo abaixo para ver como superar isso.

## Tipo de Retorno e Filtragem de Dados { #return-type-and-data-filtering }

Vamos continuar do exemplo anterior. Queríamos **anotar a função com um tipo**, mas queríamos poder retornar da função algo que realmente incluísse **mais dados**.