Apenas tenha em mente que quando você ler "servidor" em geral, isso pode se referir a uma dessas duas coisas.

Quando se refere à máquina remota, é comum chamá-la de **servidor**, mas também de **máquina**, **VM** (máquina virtual), **nó**. Todos esses termos se referem a algum tipo de máquina remota, normalmente executando Linux, onde você executa programas.

{* ../../docs_src/header_params/tutorial001_an_py310.py hl[9] *}

/// note | Detalhes Técnicos

`Header` é uma classe "irmã" de `Path`, `Query` e `Cookie`. Ela também herda da mesma classe em comum `Param`.

Mas lembre-se que quando você importa `Query`, `Path`, `Header`, e outras de `fastapi`, elas são na verdade funções que retornam classes especiais.

///

/// info | Informação

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

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

Em alguns casos de uso especiais (provavelmente não muito comum), você pode desejar **restringir** os campos do formulário para aceitar apenas os declarados no modelo Pydantic. E **proibir** qualquer campo **extra**.

/// note | Nota

Isso é suportado desde a versão `0.114.0` do FastAPI. 🤓

### Valores de retorno { #return-values }

E elas também podem ou não retornar valores, eles não serão utilizados.

Então, você pode reutilizar uma dependência comum (que retorna um valor) que já seja utilizada em outro lugar, e mesmo que o valor não seja utilizado, a dependência será executada:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py310.py hl[11,16] *}

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).

{* ../../docs_src/response_model/tutorial001_01_py310.py hl[16,21] *}

Como isso acontece no lado do Rust, o desempenho será muito melhor do que se fosse feito com Python comum e a classe `JSONResponse`.

Ao usar um `response_model` ou tipo de retorno, o FastAPI não usará o `jsonable_encoder` para converter os dados (o que seria mais lento) nem a classe `JSONResponse`.

# Templates { #templates }

Você pode usar qualquer template engine com o **FastAPI**.

Uma escolha comum é o Jinja2, o mesmo usado pelo Flask e outras ferramentas.

Existem utilitários para configurá-lo facilmente que você pode usar diretamente em sua aplicação **FastAPI** (fornecidos pelo Starlette).

## Instalar dependências { #install-dependencies }

Certifique-se de criar um [ambiente virtual](../virtual-environments.md), ativá-lo e instalar `jinja2`:

A maioria dessas configurações é variável (pode mudar), como URLs de banco de dados. E muitas podem ser sensíveis, como segredos.

Por esse motivo, é comum fornecê-las em variáveis de ambiente lidas pela aplicação.

/// tip | Dica

Para entender variáveis de ambiente, você pode ler [Variáveis de Ambiente](../environment-variables.md).

///

    Note over App: Keeps producing...
    Note over Client: Keeps consuming...
```

Pode até ser um Stream infinito, em que você continua enviando dados.

## JSON Lines { #json-lines }

Nesses casos, é comum enviar "**JSON Lines**", um formato em que você envia um objeto JSON por linha.

Uma response teria um tipo de conteúdo `application/jsonl` (em vez de `application/json`) e o corpo seria algo como:

```json

## O que caracteriza uma dependência { #what-makes-a-dependency }

Até agora você apenas viu dependências declaradas como funções.

Mas essa não é a única forma de declarar dependências (mesmo que provavelmente seja a mais comum).

O fator principal para uma dependência é que ela deve ser "chamável"

Um objeto "chamável" em Python é qualquer coisa que o Python possa "chamar" como uma função