Isso é algo que você mesmo deve fazer em seu código e certifique-se de usar essas chaves JSON.

É quase a única coisa que você deve se lembrar de fazer corretamente, para estar em conformidade com as especificações.

De resto, **FastAPI** cuida disso para você.

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## Atualize as dependências

Agora vamos atualizar nossas dependências.

<img src="/img/tutorial/behind-a-proxy/image01.png">

Mas se acessarmos a interface de documentação no URL "oficial" usando o proxy com a porta `9999`, em `/api/v1/docs`, ela funciona corretamente! 🎉

Você pode verificar em <a href="http://127.0.0.1:9999/api/v1/docs" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:9999/api/v1/docs</a>:

<img src="/img/tutorial/behind-a-proxy/image02.png">

* vá para o pacote pai (o diretório `app/`)...
* e lá, encontre o módulo `dependencies` (o arquivo em `app/dependencies.py`)...
* e dele, importe a função `get_token_header`.

Isso funciona corretamente! 🎉

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Da mesma forma, se tivéssemos usado três pontos `...`, como em:

```Python
from ...dependencies import get_token_header
```

isso significaria:

Importe `Enum` e crie uma sub-classe que herde de `str` e de `Enum`.

Por herdar de `str` a documentação da API vai ser capaz de saber que os valores devem ser do tipo `string` e assim ser capaz de mostrar eles corretamente.

Assim, crie atributos de classe com valores fixos, que serão os valores válidos disponíveis.

```Python hl_lines="1  6-9"
{!../../docs_src/path_params/tutorial005.py!}
```

/// info | "informação"

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### Ler Heroes com `HeroPublic`

Podemos fazer o mesmo que antes para **ler** `Hero`s, novamente, usamos `response_model=list[HeroPublic]` para garantir que os dados sejam validados e serializados corretamente.

{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial002_an_py310.py ln[65:72] hl[65] *}

### Ler Um Hero com `HeroPublic`

Podemos **ler** um único herói:

    * Como as estruturas de dados do Pydantic são apenas instâncias de classes que você define, a auto completação, _linting_, _mypy_ e a sua intuição devem funcionar corretamente com seus dados validados.
* Valida **estruturas complexas**:
    * Use modelos hierárquicos do Pydantic, `List` e `Dict` do `typing` do Python, etc.

<div class="termy">

```console
$ bash scripts/format.sh
```

</div>

Ele irá organizar também todos os seus imports.

Para que ele organize os imports corretamente, você precisa ter o FastAPI instalado localmente em seu ambiente, com o comando na seção acima usando `-e`.

### Formato dos imports

Mas então, embora você ainda não tenha os hambúrgueres, seu trabalho no caixa está "pausado", porquê você tem que esperar seus hambúrgueres estarem prontos.

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Luego, cuando llega tu turno, haces un trabajo "productivo" real 🤓, procesas el menú, decides lo que quieres, lo que quiere esa persona 😍, pagas 💸, verificas que das el billete o tarjeta correctos, verificas que te cobren correctamente, que el pedido tiene los artículos correctos, etc.

Pero entonces, aunque aún no tienes tus hamburguesas 🍔, el trabajo hecho con el cajero 💁 está "en pausa" ⏸, porque debes esperar 🕙 a que tus hamburguesas estén listas.