Gbiyanju láti yí ìlà padà pẹ̀lú:

```Python
    return {"item_name": item.name, "item_id": item_id}
```

...láti:

```Python
        ... "item_name": item.name ...
```

...ṣí:

```Python
        ... "item_price": item.price ...
```

.. kí o sì wo bí olóòtú rẹ yóò ṣe parí àwọn àbùdá náà fúnra rẹ̀, yóò sì mọ irúfẹ́ wọn:

	var (
		counter int
		mv      *MetaValue
		body    = `{ "bio": "bada bing bada boom", "id": 1, "name": "Charles" }
{ "bio": "bada bing bada boom", "id": 2, "name": "Charles" }
{ "bio": "bada bing bada boom", "id": 3, "name": "Charles" }
{ "bio": "bada bing bada boom", "id": 4, "name": "Charles" }
{ "bio": "bada bing bada boom", "id": 5, "name": "Charles" }
`
	)

	decoder := NewDecoder(mkReader(body), 0)

### `Body` com vários `examples`

Alternativamente ao único `example`, você pode passar `examples` usando um `dict` com **vários examples**, cada um com informações extras que serão adicionadas no **OpenAPI** também.

As chaves do `dict` identificam cada exemplo, e cada valor é outro `dict`.

Cada `dict` de exemplo específico em `examples` pode conter:

* `summary`: Pequena descrição do exemplo.

# Middleware

Você pode adicionar middleware à suas aplicações **FastAPI**.

Um "middleware" é uma função que manipula cada **requisição** antes de ser processada por qualquer *operação de rota* específica. E também cada **resposta** antes de retorná-la.

* Ele pega cada **requisição** que chega ao seu aplicativo.
* Ele pode então fazer algo com essa **requisição** ou executar qualquer código necessário.

Você pode fornecer o parâmetro `responses` aos seus *decoradores de caminho*.

Este parâmetro recebe um `dict`, as chaves são os códigos de status para cada retorno, como por exemplo `200`, e os valores são um outro `dict` com a informação de cada um deles.

Cada um desses `dict` de retorno pode ter uma chave `model`, contendo um modelo do Pydantic, assim como o `response_model`.

En este caso tendrías que asegurarte de que sea único para cada operación.

```Python hl_lines="6"
{!../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial001.py!}
```

### Usando el nombre de la *función de la operación de path* en el operationId

Si quieres usar tus nombres de funciones de API como `operationId`s, puedes iterar sobre todos ellos y sobrescribir `operation_id` de cada *operación de path* usando su `APIRoute.name`.

Mas cada vez que fazemos:

```Python
Settings()
```

um novo objeto `Settings` é instanciado, e durante a instanciação, o arquivo `.env` é lido novamente.

Se a função da dependência fosse apenas:

```Python
def get_settings():
    return Settings()
```

El comando `uvicorn main:app` se refiere a:

* `main`: el archivo `main.py` (el "módulo" de Python).
* `app`: el objeto creado dentro de `main.py` con la línea `app = FastAPI()`.
* `--reload`: hace que el servidor se reinicie cada vez que cambia el código. Úsalo únicamente para desarrollo.

///

En el output, hay una línea que dice más o menos:

```hl_lines="4"
INFO:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
```

* `dependências`: todas elas precisam da dependência `X-Token` que criamos.

Então, em vez de adicionar tudo isso a cada *operação de rota*, podemos adicioná-lo ao `APIRouter`.

```Python hl_lines="5-10  16  21" title="app/routers/items.py"
{!../../docs_src/bigger_applications/app/routers/items.py!}
```

Como o caminho de cada *operação de rota* deve começar com `/`, como em:

```Python hl_lines="1"
@router.get("/{item_id}")

# Tutorial - Guía de Usuario

Este tutorial te muestra cómo usar **FastAPI** con la mayoría de sus características paso a paso.

Cada sección se basa gradualmente en las anteriores, pero está estructurada en temas separados, así puedes ir directamente a cualquier tema en concreto para resolver tus necesidades específicas sobre la API.

Funciona también como una referencia futura, para que puedas volver y ver exactamente lo que necesitas.

## Ejecuta el código