* <a href="https://twitter.com/tiangolo" class="external-link" target="_blank">Me siga no **Twitter**</a>.
    * Me dizer o motivo pelo o qual você está usando o FastAPI(Adoro ouvir esse tipo de comentário).
    * Saber quando eu soltar novos anúncios ou novas ferramentas.

Se não for fornecido, é `None` por padrão, Aqui fornecemos `"World"` como o valor padrão a ser usado.

///

Então você poderia chamar esse programa Python:

//// tab | Linux, macOS, Windows Bash

<div class="termy">

```console
// Aqui ainda não definimos a variável de ambiente
$ python main.py

Se você precisa refrescar a memória rapidamente sobre como usar tipos do Python (mesmo que você não use o FastAPI), confira esse rápido tutorial: [Tipos do Python](python-types.md){.internal-link target=_blank}.

Você escreve Python padrão com tipos:

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

Nesse caso, significaria os atributos JSON e os tipos de dados que eles possuem, etc.

#### OpenAPI e JSON *Schema*

OpenAPI define um *schema* de API para sua API. E esse *schema* inclui definições (ou "*schemas*") dos dados enviados e recebidos por sua API usando **JSON *Schema***, o padrão para *schemas* de dados JSON.

#### Verifique o `openapi.json`

```Python
something()
```

ou

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

Então esse objeto é um "chamável".

## Classes como dependências

Você deve ter percebido que para criar um instância de uma classe em Python, a mesma sintaxe é utilizada.

Por exemplo:

```Python
class Cat:

Agora que temos **múltiplos modelos**, podemos atualizar as partes do app que os utilizam.

Recebemos na requisição um *modelo de dados* `HeroCreate`, e a partir dele, criamos um *modelo de tabela* `Hero`.

Esse novo *modelo de tabela* `Hero` terá os campos enviados pelo cliente, e também terá um `id` gerado pelo banco de dados.

Você pode instalar todas essas dependências com `pip install fastapi[all]`.

## Licença

{!> ../../docs_src/security/tutorial005.py!}
```

////

## Verifique o `username` e o formato dos dados

Nós verificamos que nós obtemos um `username`, e extraímos os escopos.

E depois nós validamos esse dado com o modelo Pydantic (capturando a exceção `ValidationError`), e se nós obtemos um erro ao ler o token JWT ou validando os dados com o Pydantic, nós levantamos a exceção `HTTPException` que criamos anteriormente.

### Ferramentas de exemplo para executar na inicialização

Alguns exemplos de ferramentas que podem fazer esse trabalho são:

* Docker
* Kubernetes
* Docker Compose
* Docker em Modo Swarm
* Systemd
* Supervisor
* Gerenciado internamente por um provedor de nuvem como parte de seus serviços
* Outros...

Esse desacoplamento de partes, e sendo um "microframework" que pode ser extendido para cobrir exatamente o que é necessário era um recurso chave que eu queria manter.