Pero luego, aunque todavía no tienes tus hamburguesas, tu trabajo con el cajero está "en pausa" ⏸, porque tienes que esperar 🕙 a que tus hamburguesas estén listas.

errors.failed_to_delete_file = Não foi possível excluir o arquivo {0}.
errors.docid_not_found = ID do documento não encontrada. Causa: {0}
errors.document_not_found = URL do ID do documento não encontrada. Causa: {0}
errors.not_load_from_server = Não foi possível carregar deste servidor. Causa: {0}
errors.failed_to_start_job = Não foi possível iniciar o trabalho {0}.
errors.failed_to_stop_job = Não foi possível parar o trabalho {0}.

errors.failed_to_delete_file = Impossibile eliminare il file {0}.
errors.docid_not_found = ID documento non trovato. Causa: {0}
errors.document_not_found = URL ID documento non trovato. Causa: {0}
errors.not_load_from_server = Impossibile caricare da questo server. Causa: {0}
errors.failed_to_start_job = Impossibile avviare il lavoro {0}.
errors.failed_to_stop_job = Impossibile arrestare il lavoro {0}.

# Configurar Swagger UI { #configure-swagger-ui }

Puedes configurar algunos [parámetros adicionales de Swagger UI](https://swagger.io/docs/open-source-tools/swagger-ui/usage/configuration/).

Para configurarlos, pasa el argumento `swagger_ui_parameters` al crear el objeto de la app `FastAPI()` o a la función `get_swagger_ui_html()`.

`swagger_ui_parameters` recibe un diccionario con las configuraciones pasadas directamente a Swagger UI.

```JavaScript
presets: [
    SwaggerUIBundle.presets.apis,
    SwaggerUIBundle.SwaggerUIStandalonePreset
]
```

Esses são objetos **JavaScript**, não strings, então você não pode passá-los diretamente do código Python.

También puedes agregar headers cuando devuelves un `Response` directamente.

Crea un response como se describe en [Retorna un Response Directamente](response-directly.md) y pasa los headers como un parámetro adicional:

{* ../../docs_src/response_headers/tutorial001_py310.py hl[10:12] *}

/// note | Detalles Técnicos

* Toma cada **request** que llega a tu aplicación.
* Puede entonces hacer algo a esa **request** o ejecutar cualquier código necesario.
* Luego pasa la **request** para que sea procesada por el resto de la aplicación (por alguna *path operation*).
* Después toma la **response** generada por la aplicación (por alguna *path operation*).

Fazer isso em funções separadas que não compartilham lógica ou variáveis entre si é mais difícil, pois você precisaria armazenar valores em variáveis globais ou truques semelhantes.

Por causa disso, agora é recomendado usar o `lifespan`, como explicado acima.

## Detalhes técnicos { #technical-details }

Apenas um detalhe técnico para nerds curiosos. 🤓

/// note | Detalhes Técnicos

As outras duas variáveis, `image_base64` e `binary_image`, são uma imagem codificada em Base64 e depois convertida para bytes, para então passá-la para `io.BytesIO`.

Apenas para que possa viver no mesmo arquivo deste exemplo e você possa copiar e executar como está. 🥚

///

Por causa disso, versões do FastAPI anteriores à 0.99.0 ainda usavam versões do OpenAPI inferiores à 3.1.0.

///

### `examples` no Pydantic e no FastAPI { #pydantic-and-fastapi-examples }