E dentro disso eu crio um diretório por projeto.

<div class="termy">

```console
// Vá para o diretório inicial
$ cd
// Crie um diretório para todos os seus projetos de código
$ mkdir code
// Entre nesse diretório de código
$ cd code
// Crie um diretório para este projeto
$ mkdir awesome-project
// Entre no diretório do projeto
$ cd awesome-project
```

</div>

## Crie um ambiente virtual

* Um programa específico enquanto está **em execução** no sistema operacional.
    * Isso não se refere ao arquivo, nem ao código, refere-se **especificamente** à coisa que está sendo **executada** e gerenciada pelo sistema operacional.
* Qualquer programa, qualquer código, **só pode fazer coisas** quando está sendo **executado**. Então, quando há um **processo em execução**.

Então, mesmo com o código acima que não usa Pydantic explicitamente, o FastAPI está usando Pydantic para converter essas dataclasses padrão para a versão do Pydantic.

E claro, ele suporta o mesmo:

* validação de dados
* serialização de dados

## Não Separe Schemas

Agora, há alguns casos em que você pode querer ter o **mesmo esquema para entrada e saída**.

Provavelmente, o principal caso de uso para isso é se você já tem algum código de cliente/SDK gerado automaticamente e não quer atualizar todo o código de cliente/SDK gerado ainda, você provavelmente vai querer fazer isso em algum momento, mas talvez não agora.

    * **Fácil**: Projetado para ser fácil de usar e aprender. Menos tempo lendo documentações.
    * **Curto**: Minimize duplicação de código. Múltiplos recursos para cada declaração de parâmetro.
    * **Robusto**: Tenha código pronto para produção. Com documentação interativa automática.

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
```

</div>

## Usando `Jinja2Templates`

* Importe `Jinja2Templates`.

Um dos principais recursos necessários em sistemas API é "<abbr title="também chamado _ marshalling, conversão">serialização</abbr>" de dados, que é pegar dados do código (Python) e converter eles em alguma coisa que possa ser enviado através da rede. Por exemplo, converter um objeto contendo dados de um banco de dados em um objeto JSON. Converter objetos `datetime` em strings etc.

#### Corrija com o `secrets.compare_digest()`

Mas em nosso código já estamos utilizando o `secrets.compare_digest()`.

Resumindo, levará o mesmo tempo para comparar `stanleyjobsox` com `stanleyjobson` do que comparar `johndoe` com `stanleyjobson`. E o mesmo para a senha.

Deste modo, ao utilizar `secrets.compare_digest()` no código de sua aplicação, ela estará a salvo contra toda essa gama de ataques de segurança.

/// tip | "Dica"

Utilize a versão com `Annotated` se possível.

///

```Python hl_lines="8-9"
{!> ../../docs_src/dependencies/tutorial005.py!}
```

////

Esse código declara um parâmetro de consulta opcional, `q`, com o tipo `str`, e então retorna esse parâmetro.

Isso é bastante simples (e não muito útil), mas irá nos ajudar a focar em como as subdependências funcionam.

E para comunicar usando WebSockets com seu backend, você provavelmente usaria as utilidades do seu frontend.

Ou você pode ter um aplicativo móvel nativo que se comunica diretamente com seu backend WebSocket, em código nativo.

Ou você pode ter qualquer outra forma de comunicar com o endpoint WebSocket.

---

Mas para este exemplo, usaremos um documento HTML muito simples com algum JavaScript, tudo dentro de uma string longa.