```

would mean:

* Starting in the same package that this module (the file `app/routers/items.py`) lives in (the directory `app/routers/`)...
* find the module `dependencies` (an imaginary file at `app/routers/dependencies.py`)...
* and from it, import the function `get_token_header`.

But that file doesn't exist, our dependencies are in a file at `app/dependencies.py`.

</pre>


<h3 id="Imaginary_literals">Imaginary literals</h3>

<p>
An imaginary literal represents the imaginary part of a
<a href="#Constants">complex constant</a>.
It consists of an <a href="#Integer_literals">integer</a> or
<a href="#Floating-point_literals">floating-point</a> literal
followed by the lowercase letter <code>i</code>.
The value of an imaginary literal is the value of the respective

/// tip | Consejo

Cuando escribas el código para documentar un callback, podría ser útil imaginar que eres ese *desarrollador externo*. Y que actualmente estás implementando la *API externa*, no *tu API*.

Vamos começar com um exemplo de **caso de uso** e então ver como resolvê-lo com isso.

Vamos imaginar que você tem alguns **modelos de machine learning** que deseja usar para lidar com as requisições. 🤖

Os mesmos modelos são compartilhados entre as requisições, então não é um modelo por requisição, ou um por usuário, ou algo parecido.

Essas faturas terão um `id`, `title` (opcional), `customer` e `total`.

O usuário da sua API (um desenvolvedor externo) criará uma fatura na sua API com um request POST.

Então sua API irá (vamos imaginar):

* Enviar a fatura para algum cliente do desenvolvedor externo.
* Coletar o dinheiro.
* Enviar a notificação de volta para o usuário da API (o desenvolvedor externo).

Mas há situações específicas onde é útil utilizar o objeto `Request`.

## Utilize o objeto `Request` diretamente { #use-the-request-object-directly }

Vamos imaginar que você deseja obter o endereço de IP/host do cliente dentro da sua *função de operação de rota*.

Para isso você precisa acessar a requisição diretamente.

///

### Inclua um `APIRouter` com um `prefix`, `tags`, `responses` e `dependencies` personalizados { #include-an-apirouter-with-a-custom-prefix-tags-responses-and-dependencies }

Agora, vamos imaginar que sua organização lhe deu o arquivo `app/internal/admin.py`.

Ele contém um `APIRouter` com algumas *operações de rota* de administração que sua organização compartilha entre vários projetos.

Por exemplo, se você precisar armazená-lo em um banco de dados.

Para isso, **FastAPI** fornece uma função `jsonable_encoder()`.

## Usando a função `jsonable_encoder` { #using-the-jsonable-encoder }

Vamos imaginar que você tenha um banco de dados `fake_db` que recebe apenas dados compatíveis com JSON.

Por exemplo, ele não recebe objetos `datetime`, pois estes objetos não são compatíveis com JSON.

Pero en algunos casos necesitas devolver un código de estado diferente al predeterminado.

## Caso de uso { #use-case }

Por ejemplo, imagina que quieres devolver un código de estado HTTP de "OK" `200` por defecto.

Pero si los datos no existieran, quieres crearlos y devolver un código de estado HTTP de "CREATED" `201`.

### Ataques de Temporização { #timing-attacks }

Mas o que é um "timing attack" (ataque de temporização)?

Vamos imaginar que alguns invasores estão tentando adivinhar o usuário e a senha.

E eles enviam uma requisição com um usuário `johndoe` e uma senha `love123`.

Então o código Python em sua aplicação seria equivalente a algo como: