* Se você quer fazer comparações com o FastAPI, compare com um _framework_  (ou conjunto de ferramentas) para aplicações _web_ que forneça validação de dados, serialização e documentação, como Flask-apispec, NestJS, Molten, etc. _Frameworks_ com validação de dados automática, serialização e documentação integradas....

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...

o
os
ou
outra
outras
outro
outros
pelas
pelas
pelo
pelos
perante
pois
por
porque
portanto
proprio
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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

## 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] *}