Em particular, isso pode ser uma boa alternativa para uma lógica em um middleware.

Por exemplo, se você quiser ler ou manipular o corpo da requisição antes que ele seja processado pela sua aplicação.

/// danger | Cuidado

Isso é um recurso "avançado".

Se você for um iniciante em **FastAPI** você deve considerar pular essa seção.

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## Casos de Uso { #use-cases }

**FastAPI** se asegurará de leer esos datos del lugar correcto en lugar de JSON.

/// note | Detalles Técnicos

Los datos de los forms normalmente se codifican usando el "media type" `application/x-www-form-urlencoded` cuando no incluyen archivos.

Podrías llamar a esa misma función en otros lugares sin FastAPI, y funcionaría como se espera. Si hay un parámetro requerido (sin un valor por defecto), tu editor te avisará con un error, Python también se quejará si lo ejecutas sin pasar el parámetro requerido.

Se você for à **interface de documentação da API** em `/docs`, poderá ver a **documentação** de cookies para suas *operações de rota*.

Mas mesmo que você **preencha os dados** e clique em "Execute", como a interface de documentação funciona com **JavaScript**, os cookies não serão enviados e você verá uma mensagem de **erro** como se você não tivesse escrito nenhum valor.

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{* ../../docs_src/additional_status_codes/tutorial001_an_py310.py hl[4,25] *}

/// warning | Advertencia

Cuando devuelves un `Response` directamente, como en el ejemplo anterior, se devuelve directamente.

No se serializará con un modelo, etc.

Asegúrate de que tenga los datos que deseas que tenga y que los valores sean JSON válidos (si estás usando `JSONResponse`).

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/// note | Detalles Técnicos

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Al usar un bloque `with`, nos aseguramos de que el objeto tipo archivo se cierre cuando termine la función generadora (la función con `yield`). Es decir, después de que termine de enviar la response.

No sería tan importante en este ejemplo específico porque es un archivo falso en memoria (con `io.BytesIO`), pero con un archivo real sí sería importante asegurarse de que el archivo se cierre al terminar de trabajar con él.

## Ressalva { #caveat }

Se você precisar realizar computação pesada em segundo plano e não necessariamente precisar que seja executada pelo mesmo processo (por exemplo, você não precisa compartilhar memória, variáveis, etc.), pode se beneficiar do uso de outras ferramentas maiores, como o [Celery](https://docs.celeryq.dev).

Mesmo para itens dentro de listas:

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

Você não conseguiria este tipo de suporte de editor se estivesse trabalhando diretamente com `dict` em vez de modelos Pydantic.

Mas você também não precisa se preocupar com eles, os dicts de entrada são convertidos automaticamente e sua saída é convertida automaticamente para JSON também.

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Los `APIRouter`s no están "montados", no están aislados del resto de la aplicación.

Esto se debe a que queremos incluir sus *path operations* en el esquema de OpenAPI y las interfaces de usuario.

Como no podemos simplemente aislarlos y "montarlos" independientemente del resto, las *path operations* se "clonan" (se vuelven a crear), no se incluyen directamente.

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/// info | Informação

Lembre-se de que dataclasses não podem fazer tudo o que os modelos Pydantic podem fazer.

Então, você ainda pode precisar usar modelos Pydantic.

Mas se você tem um monte de dataclasses por aí, este é um truque legal para usá-las para alimentar uma API web usando FastAPI. 🤓

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