Você pode passar um `dict` ou um `list`, etc.
Esses tipos de dados são manipulados automaticamente pelo **FastAPI** e convertidos em JSON.

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## Adicione headers customizados

Há certas situações em que é bastante útil poder adicionar headers customizados no HTTP error. Exemplo disso seria adicionar headers customizados para tipos de segurança.

Você provavelmente não precisará utilizar esses headers diretamente no seu código.

A documentação da API usa **Swagger UI** e **ReDoc**, e cada um deles precisa de alguns arquivos JavaScript e CSS.

Por padrão, esses arquivos são fornecidos por um <abbr title="Content Delivery Network: Um serviço, normalmente composto por vários servidores, que fornece arquivos estáticos, como JavaScript e CSS. É comumente usado para providenciar esses arquivos do servidor mais próximo do cliente, melhorando o desempenho.">CDN</abbr>.

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```Python
commons: CommonQueryParams = Depends(CommonQueryParams)
```

////

O **FastAPI** nos fornece um atalho para esses casos, onde a dependência é *especificamente* uma classe que o **FastAPI** irá "chamar" para criar uma instância da própria classe.

Para esses casos específicos, você pode fazer o seguinte:

Em vez de escrever:

//// tab | Python 3.8+

```Python

No caso de tokens ao portador (nosso caso), o valor desse cabeçalho deve ser `Bearer`.

Na verdade, você pode pular esse cabeçalho extra e ainda funcionaria.

Mas é fornecido aqui para estar em conformidade com as especificações.

Além disso, pode haver ferramentas que esperam e usam isso (agora ou no futuro) e que podem ser úteis para você ou seus usuários, agora ou no futuro.

Esse é o benefício dos padrões...

///

Nachdem ich mehrere Alternativen getestet hatte, entschied ich, dass ich <a href="https://pydantic-docs.helpmanual.io/" class="external-link" target="_blank">**Pydantic**</a> wegen seiner Vorteile verwenden würde.

E esses modelos estão compartilhando muitos dos dados e duplicando nomes e tipos de atributos.

Nós poderíamos fazer melhor.

Podemos declarar um modelo `UserBase` que serve como base para nossos outros modelos. E então podemos fazer subclasses desse modelo que herdam seus atributos (declarações de tipo, validação, etc.).

{* ../../docs_src/path_params/tutorial002.py hl[7] *}

Nesse caso, `item_id` está sendo declarado como um `int`.

/// check | Verifique



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	Isso vai dar à você suporte do seu editor dentro das funções, com verificações de erros, autocompletar, etc.

## Conversão de <abbr title="também conhecido como: serialização, parsing, marshalling">dados</abbr>

Mas nesse caso, se você trouxesse os 8 ex-caixas / cozinheiros / agora-faxineiros, e cada um deles (mais você) pudessem dividir a casa para limpá-la, vocês fariam toda a limpeza em **paralelo**, com a ajuda extra, e terminariam muito mais cedo.

Nesse cenário, cada um dos faxineiros (incluindo você) poderia ser um processador, fazendo a sua parte do trabalho.

Estes tipos que possuem tipos internos são chamados de tipos "**genéricos**". E é possível declará-los mesmo com os seus tipos internos.

Para declarar esses tipos e os tipos internos, você pode usar o módulo Python padrão `typing`. Ele existe especificamente para suportar esses type hints.

#### Versões mais recentes do Python

Do mesmo modo, você pode definir a lógica (código) que será executada quando a aplicação estiver sendo **encerrada**. Nesse caso, este código será executado **uma vez**, **depois** de ter possivelmente tratado **várias requisições**.