A especificação também diz que o cliente pode enviar outro campo de formulário "`scope`" (Escopo).

O nome do campo do formulário é `scope` (no singular), mas na verdade é uma longa string com "escopos" separados por espaços.

Cada “scope” é apenas uma string (sem espaços).

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

* `users:read` ou `users:write` são exemplos comuns.

O **FastAPI** sabe o que fazer em cada caso e como reutilizar o mesmo objeto, de forma que todas as tarefas em segundo plano sejam mescladas e executadas em segundo plano posteriormente:

```Python hl_lines="13  15  22  25"

Para respostas grandes, retornar uma `Response` diretamente é muito mais rápido que retornar um dicionário.

    * **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.

Por conta desse código ser executado antes da aplicação **começar** a receber requisições, e logo após **terminar** de lidar com as requisições, ele cobre toda a **vida útil** (_lifespan_) da aplicação (o termo "vida útil" será importante em um segundo 😉).

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


### Retorne o erro

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.

Dada a simplicidade do Flask, parecia uma ótima opção para construção de APIs. A próxima coisa a procurar era um "Django REST Framework" para Flask.

/// check | "**FastAPI** inspirado para"

E sempre que você enviar esses dados como resposta, mesmo se a fonte tiver duplicatas, eles serão gerados como um conjunto de itens exclusivos.

E também teremos anotações/documentação em conformidade.

## Modelos aninhados

Cada atributo de um modelo Pydantic tem um tipo.

Mas esse tipo pode ser outro modelo Pydantic.

Portanto, você pode declarar "objects" JSON profundamente aninhados com nomes, tipos e validações de atributos específicos.

MAAO,CAAE,KAGVlK,KAAMkK,EAAwB,SAAU2F,EAAenR,GACtD,MAAO,CAAEA,EAAS,KAGnBqB,GAAImK,EAAwB,SAAU2F,EAAenR,EAAQyL,GAC5D,MAAO,CAAEA,EAAW,EAAIA,EAAWzL,EAASyL,KAG7ClK,KAAMiK,EAAwB,SAAUE,EAAc1L,GAErD,IADA,IAAIpB,EAAI,EACAA,EAAIoB,EAAQpB,GAAK,EACxB8M,EAAarO,KAAMuB,GAEpB,OAAO8M,IAGRhK,IAAK8J,EAAwB,SAAUE,EAAc1L,GAEpD,IADA,IAAIpB,EAAI,EACAA,EAAIoB,EAAQpB,GAAK,EACxB8M,EAAarO,KAAMuB,GAEpB,OAAO8M,IAGR0F,GAAI5F,EAAwB,SAAUE,EAAc1L,EAAQyL,GAC3D,IAAI7M,EAUJ,IAPCA,EADI6M,EAAW,EACXA,EAAWzL,EACOA,EAAXyL,EACPzL,EAEAyL,E...

* `C:\Program Files\Python312\Scripts`
* `C:\Program Files\Python312`
* `C:\Windows\System32`

////

Quando você digita um **comando** no terminal, o sistema operacional **procura** o programa em **cada um dos diretórios** listados na variável de ambiente `PATH`.

Por exemplo, quando você digita `python` no terminal, o sistema operacional procura um programa chamado `python` no **primeiro diretório** dessa lista.