Mas lembre-se que quando você importa `Query`, `Path`, `Cookie` e outras de `fastapi`, elas são na verdade funções que retornam classes especiais.

///

/// info | Informação

Para declarar cookies, você precisa usar `Cookie`, pois caso contrário, os parâmetros seriam interpretados como parâmetros de consulta.

///

/// info | Informação

Si utilizas cualquier otra herramienta para gestionar tus instalaciones, como `uv`, Poetry, Pipenv, u otras, todas tienen una forma que puedes usar para definir versiones específicas para tus paquetes.

## Versiones disponibles { #available-versions }

Isso se referiria a algum pacote acima de `app/`, com seu próprio arquivo `__init__.py`, etc. Mas não temos isso. Então, isso geraria um erro em nosso exemplo. 🚨

Mas agora você sabe como funciona, então você pode usar importações relativas em seus próprios aplicativos, não importa o quão complexos eles sejam. 🤓

### Adicione algumas `tags`, `responses` e `dependencies` personalizadas { #add-some-custom-tags-responses-and-dependencies }

///

## Resumen { #recap }

Puedes utilizar `Field` de Pydantic para declarar validaciones adicionales y metadatos para los atributos del modelo.

|------------|------|-------------|
| `title` | `str` | O título da API. |
| `summary` | `str` | Um breve resumo da API. <small>Disponível desde OpenAPI 3.1.0, FastAPI 0.99.0.</small> |
| `description` | `str` | Uma breve descrição da API. Pode usar Markdown. |
| `version` | `string` | A versão da API. Esta é a versão da sua aplicação, não do OpenAPI. Por exemplo, `2.5.0`. |
| `terms_of_service` | `str` | Uma URL para os Termos de Serviço da API. Se fornecido, deve ser uma URL. |

## Restrinja Parâmetros de Consulta Extras { #forbid-extra-query-parameters }

Em alguns casos especiais (provavelmente não muito comuns), você queira **restrinjir** os parâmetros de consulta que deseja receber.

Você pode usar a configuração do modelo Pydantic para `forbid` (proibir) qualquer campo `extra`:

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

Em seguida, ele iniciará o servidor com seu código **FastAPI**, parará em seus pontos de interrupção, etc.

Veja como pode parecer:

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

---

Se você usar o Pycharm, você pode:

* Abrir o menu "Executar".
* Selecionar a opção "Depurar...".
* Então um menu de contexto aparece.
* Selecionar o arquivo para depurar (neste caso, `main.py`).

</div>

## Proibindo Cabeçalhos adicionais { #forbid-extra-headers }

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] *}

Probablemente quieras probar el proveedor externo una vez, pero no necesariamente llamarlo para cada test que se realice.

En este caso, puedes sobrescribir la dependencia que llama a ese proveedor y usar una dependencia personalizada que devuelva un usuario de prueba, solo para tus tests.

### Usa el atributo `app.dependency_overrides` { #use-the-app-dependency-overrides-attribute }

Dependendo do seu caso de uso, você pode preferir usar uma biblioteca diferente, mas se você me perguntasse, eu provavelmente sugeriria que você experimentasse o **Strawberry**.

Aqui está uma pequena prévia de como você poderia integrar Strawberry com FastAPI: