* Esto será utilizado por la **documentación automática**.
    * También será utilizado por herramientas de generación automática de código de cliente.
* **Serializar** los datos devueltos a JSON usando Pydantic, que está escrito en **Rust**, por lo que será **mucho más rápido**.

Pero lo más importante:

* **Limitará y filtrará** los datos de salida a lo que se define en el tipo de retorno.

### Em produção { #in-production }

Em seu sistema de produção, você provavelmente tem um frontend criado com um framework moderno como React, Vue.js ou Angular.

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.

Asegúrate de crear un [entorno virtual](../virtual-environments.md), activarlo e instalar `jinja2`:

<div class="termy">

```console
$ pip install jinja2

---> 100%
```

</div>

## Usando `Jinja2Templates` { #using-jinja2templates }

* Importa `Jinja2Templates`.
* Crea un objeto `templates` que puedas reutilizar más tarde.
* Declara un parámetro `Request` en la *path operation* que devolverá una plantilla.

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial002_py310.py hl[7] *}

Mas tenha em mente que, se você usar `Annotated`, você não terá esse problema, não fará diferença, pois você não está usando valores padrão de parâmetros de função para `Query()` ou `Path()`.

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial002_an_py310.py *}

Y tienes un **frontend** en otro dominio o en un path diferente del mismo dominio (o en una aplicación móvil).

Y quieres tener una forma para que el frontend se autentique con el backend, usando un **username** y **password**.

Podemos usar **OAuth2** para construir eso con **FastAPI**.

O **FastAPI** fornece várias ferramentas, em diferentes níveis de abstração, para implementar essas funcionalidades de segurança.

Neste exemplo, vamos usar **OAuth2**, com o fluxo **Password**, usando um token **Bearer**. Fazemos isso usando a classe `OAuth2PasswordBearer`.

/// info | Informação

Um token "bearer" não é a única opção.

Mas é a melhor para o nosso caso de uso.

Aqui mostrarei como usar o **Uvicorn** com **processos de trabalho** usando o comando `fastapi` ou o comando `uvicorn` diretamente.

/// info | Informação

Se você estiver usando contêineres, por exemplo com Docker ou Kubernetes, falarei mais sobre isso no próximo capítulo: [FastAPI em contêineres - Docker](docker.md).

Mas você também pode declarar a `Response` que deseja utilizar (e.g. qualquer subclasse de `Response`), no *decorador de operação de rota* usando o parâmetro `response_class`.

O conteúdo que você retorna da sua *função de operação de rota* será colocado dentro dessa `Response`.

/// note | Nota

{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial001_py310.py hl[7:9,12:13,16:17,21] *}

Note que as *operações de rota* definem os modelos que usam para o corpo da requisição e o corpo da resposta, usando os modelos `Item` e `ResponseMessage`.

### Documentação da API { #api-docs }

Se você for para `/docs`, verá que ela tem os **schemas** para os dados a serem enviados nas requisições e recebidos nas respostas:

Mas toda essa funcionalidade de código assíncrono com `async` e `await` é muitas vezes resumida como usando "corrotinas". É comparável ao principal recurso chave do Go, a "Gorrotina".

## Conclusão { #conclusion }

Vamos ver a mesma frase de cima:

> Versões modernas do Python têm suporte para **"código assíncrono"** usando algo chamado **"corrotinas"**, com sintaxe **`async` e `await`**.

Isso pode fazer mais sentido agora. ✨