Isso significa que no lugar do processo normal de seus usuários enviarem requisições para a sua API, é a **sua API** (ou sua aplicação) que poderia **enviar requisições para o sistema deles** (para a API deles, a aplicação deles).

Isso normalmente é chamado de **webhook**.

<img src="/img/tutorial/body/image01.png">

E também serão utilizados na documentação da API dentro de cada *operação de rota* que precisar deles:

<img src="/img/tutorial/body/image02.png">

## Suporte do editor { #editor-support }

## Recapitulando { #recap }

Declare cabeçalhos com `Header`, usando o mesmo padrão comum que utiliza-se em `Query`, `Path` e `Cookie`.

Confira as dicas de anotação no código acima para ver mais detalhes específicos.

## Saiba Mais { #learn-more }

Você também pode combinar `dataclasses` com outros modelos Pydantic, herdar deles, incluí-los em seus próprios modelos, etc.

Para saber mais, confira a <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/dataclasses/" class="external-link" target="_blank">documentação do Pydantic sobre dataclasses</a>.

Inclui estas configurações padrão:

{* ../../fastapi/openapi/docs.py ln[9:24] hl[18:24] *}

Você pode substituir qualquer um deles definindo um valor diferente no argumento `swagger_ui_parameters`.

Por exemplo, para desabilitar `deepLinking` você pode passar essas configurações para `swagger_ui_parameters`:

Mas você pode ter milhares de endpoints (*operações de rota*) usando o mesmo sistema de segurança.

E todos eles (ou qualquer parte deles que você desejar) podem aproveitar o reuso dessas dependências ou de quaisquer outras dependências que você criar.

E todos esses milhares de *operações de rota* podem ter apenas 3 linhas:

Cada um desses `dict` de retorno pode ter uma chave `model`, contendo um modelo do Pydantic, assim como o `response_model`.

O **FastAPI** pegará este modelo, gerará o esquema JSON dele e incluirá no local correto do OpenAPI.

## `Union` ou `anyOf` { #union-or-anyof }

Você pode declarar uma resposta como o `Union` de dois ou mais tipos, o que significa que a resposta seria qualquer um deles.

Isso será definido no OpenAPI com `anyOf`.

* **Deep Learning**: Esse é um subcampo do Aprendizado de Máquina, então, o mesmo se aplica. A diferença é que não há apenas uma grande planilha com números para multiplicar, mas um grande conjunto delas, e em muitos casos, você utiliza um processador especial para construir e/ou usar esses modelos.

A ordem de cada dicionário de metadados de tag também define a ordem exibida na interface de documentação.

Por exemplo, embora `users` apareça após `items` em ordem alfabética, ele é exibido antes deles, porque adicionamos seus metadados como o primeiro dicionário na lista.

## URL da OpenAPI { #openapi-url }

Por padrão, o esquema OpenAPI é servido em `/openapi.json`.