## Lo que hace { #what-it-does }

Irá y buscará en el request ese header `Authorization`, verificará si el valor es `Bearer ` más algún token, y devolverá el token como un `str`.

Si no ve un header `Authorization`, o el valor no tiene un token `Bearer `, responderá directamente con un error de código de estado 401 (`UNAUTHORIZED`).

Você pode verificar o modelo de saída na documentação também, **ambos** `name` e `description` são marcados como **obrigatórios** com um **asterisco vermelho**:

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/separate-openapi-schemas/image03.png">
</div>

### Modelo para Entrada e Saída na Documentação { #model-for-input-and-output-in-docs }

Ela apenas retorna uma resposta JSON com o resultado do método `.openapi()` da aplicação.

Por padrão, o que o método `.openapi()` faz é verificar se a propriedade `.openapi_schema` tem conteúdo e retorná-lo.

Se não tiver, ele gera o conteúdo usando a função utilitária em `fastapi.openapi.utils.get_openapi`.

E essa função `get_openapi()` recebe como parâmetros:

## O que ele faz { #what-it-does }

Ele irá procurar na requisição pelo header `Authorization`, verificar se o valor é `Bearer ` mais algum token e retornará o token como uma `str`.

Se não houver um header `Authorization`, ou se o valor não tiver um token `Bearer `, ele responderá diretamente com um erro de status 401 (`UNAUTHORIZED`).

## Verifique o usuário { #check-the-username }

Aqui está um exemplo mais completo.

Utilize uma dependência para verificar se o usuário e a senha estão corretos.

Para isso, utilize o módulo padrão do Python [`secrets`](https://docs.python.org/3/library/secrets.html) para verificar o usuário e senha.

{* ../../docs_src/json_base64_bytes/tutorial001_py310.py ln[1:9,29:35] hl[9] *}

Se você verificar a `/docs`, verá que o campo `data` espera bytes codificados em base64:

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/json-base64-bytes/image01.png">
</div>

Você poderia enviar uma request assim:

```json

**FastAPI** **extraerá** los datos de **cada campo** de los **form data** en el request y te dará el modelo de Pydantic que definiste.

## Revisa la Documentación { #check-the-docs }

Puedes verificarlo en la interfaz de documentación en `/docs`:

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/request-form-models/image01.png">
</div>

## Prohibir Campos de Formulario Extra { #forbid-extra-form-fields }

O **FastAPI** irá **extrair** as informações para **cada campo** dos **dados do formulário** na requisição e dar para você o modelo Pydantic que você definiu.

## Confira os Documentos { #check-the-docs }

Você pode verificar na UI de documentação em `/docs`:

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/request-form-models/image01.png">
</div>

## Proibir Campos Extras de Formulários { #forbid-extra-form-fields }

Mas quando se checa _benchmarks_ e comparações você deveria ter o seguinte em mente.

## Benchmarks e velocidade { #benchmarks-and-speed }

Ao verificar os _benchmarks_, é comum observar algumas ferramentas de diferentes tipos comparadas como equivalentes.

Especificamente, observa-se Uvicorn, Starlette e FastAPI comparados juntos (entre muitas outras ferramentas).

Vamos ver como nós podemos fazer isso funcionar.

## pytest.mark.anyio { #pytest-mark-anyio }