Então, na documentação de middlewares ASGI de terceiros, eles provavelmente dirão para você fazer algo como:

```Python
from unicorn import UnicornMiddleware

app = SomeASGIApp()

new_app = UnicornMiddleware(app, some_config="rainbow")
```

Sempre que você precisar que o cliente passe informações na requisição e não souber como, você pode pesquisar (no Google) como fazer isso no `httpx`, ou até mesmo como fazer isso com `requests`, já que o design do HTTPX é baseado no design do Requests.

Depois é só fazer o mesmo nos seus testes.

Por exemplo:

* Para passar um parâmetro *path* ou *query*, adicione-o à própria URL.

#### Um ataque "profissional" { #a-professional-attack }

Claro, os invasores não tentariam tudo isso de forma manual, eles escreveriam um programa para fazer isso, possivelmente com milhares ou milhões de testes por segundo. E obteriam apenas uma letra a mais por vez.

Vamos ver como nós podemos fazer isso funcionar.

## pytest.mark.anyio { #pytest-mark-anyio }

Isso funciona da mesma forma que com os modelos Pydantic. E na verdade é alcançado da mesma maneira por baixo dos panos, usando Pydantic.

/// 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. 🤓

///

* `allow_origins` - Uma lista de origens que devem ter permissão para fazer requisições de origem cruzada. Por exemplo, `['https://example.org', 'https://www.example.org']`. Você pode usar `['*']` para permitir qualquer origem.
* `allow_origin_regex` - Uma string regex para corresponder às origens que devem ter permissão para fazer requisições de origem cruzada. Por exemplo, `'https://.*\.example\.org'`.

E sabemos que editores de texto não têm como oferecer muitas funcionalidades (como sugestões automáticas) para objetos do tipo `dict`, por que não há como eles saberem o tipo das chaves e dos valores.

Podemos fazer melhor...

## O que caracteriza uma dependência { #what-makes-a-dependency }

Até agora você apenas viu dependências declaradas como funções.

Então, esse sistema (nesse caso o **FastAPI**) se encarrega de fazer o que for preciso para fornecer essas dependências para o código ("injetando" as dependências).

Isso é bastante útil quando você precisa:

* Definir uma lógica compartilhada (mesmo formato de código repetidamente).

## Testes { #tests }

Garanta que você tenha [testes](../tutorial/testing.md){.internal-link target=_blank} para sua aplicação e que os execute na integração contínua (CI).

Assim, você pode fazer a atualização e garantir que tudo continua funcionando como esperado.

## `bump-pydantic` { #bump-pydantic }

## Validação personalizada { #custom-validation }

Podem existir casos em que você precise fazer alguma **validação personalizada** que não pode ser feita com os parâmetros mostrados acima.

Nesses casos, você pode usar uma **função validadora personalizada** que é aplicada após a validação normal (por exemplo, depois de validar que o valor é uma `str`).