Existem alguns cenários onde você deseje sobrepor uma dependência durante os testes.

Você não quer que a dependência original execute (e nenhuma das subdependências que você possa ter).

Em vez disso, você deseja fornecer uma dependência diferente que será usada somente durante os testes (possivelmente apenas para alguns testes específicos) e fornecerá um valor que pode ser usado onde o valor da dependência original foi usado.

### Casos de uso: serviço externo

E então você pode retornar qualquer objeto que você precise, como você faria normalmente (um `dict`, um modelo de banco de dados, etc.).

E se você declarar um `response_model`, ele ainda será utilizado para filtrar e converter o objeto que você retornou.

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/separate-openapi-schemas/image02.png">
</div>

Isso significa que ele **sempre terá um valor**, só que às vezes o valor pode ser `None` (ou `null` em termos de JSON).

Na verdade, você não tem usuários que fazem login no seu aplicativo, mas sim robôs, bots ou outros sistemas, que possuem...

## Retornando uma `Response`

O exemplo acima mostra todas as partes que você precisa, mas ainda não é muito útil, já que você poderia ter retornado o `item` diretamente, e o **FastAPI** colocaria em uma `JSONResponse` para você, convertendo em um `dict`, etc. Tudo isso por padrão.

Agora, vamos ver como você pode usar isso para retornar uma resposta personalizada.

Em Python existe uma maneira de fazer com que uma instância de uma classe seja um "chamável".

Não propriamente a classe (que já é um chamável), mas a instância desta classe.

Para fazer isso, nós declaramos o método `__call__`:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py39.py hl[12] *}

Então o computador / programa 🤖 irá voltar sempre que tiver uma chance, seja porque ele está esperando novamente, ou quando ele 🤖 terminar todo o trabalho que tem até esse ponto. E ele 🤖 irá ver se alguma das tarefas que estava esperando já terminaram de fazer o que quer que tinham que fazer.

Depois, ele 🤖 pega a primeira tarefa para finalizar (vamos dizer, nosso "arquivo lento" 📝) e continua o que tem que fazer com ela.

<img src="/img/tutorial/header-param-models/image01.png">
</div>

### Proibindo Cabeçalhos adicionais

Em alguns casos de uso especiais (provavelmente não muito comuns), você pode querer **restringir** os cabeçalhos que você quer receber.

Você pode usar a configuração dos modelos do Pydantic para proibir (`forbid`) quaisquer campos `extra`:

{* ../../docs_src/header_param_models/tutorial002_an_py310.py hl[10] *}

## Executando na inicialização

Na maioria dos casos, quando você cria uma API web, você quer que ela esteja **sempre em execução**, ininterrupta, para que seus clientes possam sempre acessá-la. Isso é claro, a menos que você tenha um motivo específico para querer que ela seja executada somente em certas situações, mas na maioria das vezes você quer que ela esteja constantemente em execução e **disponível**.

### Em um servidor remoto

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/// tip | Dica

Perceba que nesse caso nós estamos usando a função padrão do Python `open()` que interage com um arquivo.

Então, isso envolve I/O (input/output), que exige "esperar" que coisas sejam escritas em disco.

Mas `open()` não usa `async` e `await`.