## Etapas dos webhooks { #webhooks-steps }

Normalmente, o processo é que **você define** em seu código qual é a mensagem que você irá mandar, o **corpo da sua requisição**.

Você também define de alguma maneira em quais **momentos** a sua aplicação mandará essas requisições ou eventos.

E os **seus usuários** definem de alguma forma (em algum painel por exemplo) a **URL** que a sua aplicação deve enviar essas requisições.

na
nas
nao
nas
nem
nesse
neste
nos
o
os
ou
outra
outras
outro
outros
pelas
pelas
pelo
pelos
perante
pois
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porque
portanto
proprio
propios
quais
qual
qualquer
quando
quanto
que
quem
quer
se
seja
sem
sendo
seu
seus
sob
sobre
sua
suas
tal
tambem
teu
teus
toda
todas
todo

## Investigação { #investigation }

Ao usar todas as alternativas anteriores, eu tive a chance de aprender com todas elas, aproveitar ideias e combiná-las da melhor maneira que encontrei para mim e para os times de desenvolvedores com os quais trabalhava.

Por exemplo, estava claro que idealmente ele deveria ser baseado nas anotações de tipo padrão do Python.

Também, a melhor abordagem era usar padrões já existentes.

## Corpos de `dict`s arbitrários { #bodies-of-arbitrary-dicts }

Você também pode declarar um corpo como um `dict` com chaves de algum tipo e valores de outro tipo.

Sem ter que saber de antemão quais são os nomes de campos/atributos válidos (como seria o caso dos modelos Pydantic).

Isso seria útil se você deseja receber chaves que ainda não conhece.

---

{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[63:66] *}

Pelo motivo de estarmos declarando estes escopos, eles aparecerão nos documentos da API quando você se autenticar/autorizar.

E você poderá selecionar quais escopos você deseja dar acesso: `me` e `items`.

Este é o mesmo mecanismo utilizado quando você adiciona permissões enquanto se autentica com o Facebook, Google, GitHub, etc:

<img src="/img/tutorial/security/image11.png">

E essa função vai receber os parâmetros da mesma forma que uma *função de operação de rota*.

/// tip | Dica

Você verá quais outras "coisas", além de funções, podem ser usadas como dependências no próximo capítulo.

///

Sempre que uma nova requisição for realizada, o **FastAPI** se encarrega de:

///

Agora, imagine isso com **muitos** outros **pacotes** dos quais todos os seus **projetos dependem**. Isso é muito difícil de gerenciar. E você provavelmente acabaria executando alguns projetos com algumas **versões incompatíveis** dos pacotes, e não saberia por que algo não está funcionando.

* retornar
* validar

////

//// tab | Informação

Esta é uma lista não completa e não normativa de termos (principalmente) técnicos vistos na documentação. Pode ser útil para o designer do prompt descobrir para quais termos o LLM precisa de uma ajudinha. Por exemplo, quando ele continua revertendo uma boa tradução para uma tradução subótima. Ou quando tem problemas para conjugar/declinar um termo no seu idioma.

"mesmas", "mesmo", "mesmos", "na", "nas", "nao", "nas", "nem", "nesse", "neste", "nos", "o", "os", "ou", "outra", "outras", "outro", "outros", "pelas", "pelas", "pelo", "pelos", "perante", "pois", "por", "porque", "portanto", "proprio", "propios", "quais", "qual", "qualquer", "quando", "quanto", "que", "quem", "quer", "se", "seja", "sem", "sendo", "seu", "seus", "sob", "sobre", "sua", "suas", "tal", "tambem", "teu", "teus", "toda", "todas", "todo", "todos", "tua", "tuas", "tudo", "um", "uma", "umas",...

"mesmas", "mesmo", "mesmos", "na", "nas", "nao", "nas", "nem", "nesse", "neste", "nos", "o", "os", "ou", "outra", "outras", "outro", "outros", "pelas", "pelas", "pelo", "pelos", "perante", "pois", "por", "porque", "portanto", "proprio", "propios", "quais", "qual", "qualquer", "quando", "quanto", "que", "quem", "quer", "se", "seja", "sem", "sendo", "seu", "seus", "sob", "sobre", "sua", "suas", "tal", "tambem", "teu", "teus", "toda", "todas", "todo", "todos", "tua", "tuas", "tudo", "um", "uma", "umas",...