### Sugira soluções { #suggest-solutions }

* Depois de conseguir entender a pergunta, você pode dar uma possível **resposta**.

* Em muitos casos, é melhor entender o **problema subjacente ou caso de uso**, pois pode haver uma forma melhor de resolver do que aquilo que estão tentando fazer.

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:

{* ../../docs_src/graphql_/tutorial001_py39.py hl[3,22,25] *}

/// 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. 🤓

///

## Dataclasses em `response_model` { #dataclasses-in-response-model }

Você também pode usar `dataclasses` no parâmetro `response_model`:

Validações numéricas também funcionam para valores `float`.

Aqui é onde se torna importante poder declarar <abbr title="greater than – maior que"><code>gt</code></abbr> e não apenas <abbr title="greater than or equal – maior que ou igual"><code>ge</code></abbr>. Com isso você pode exigir, por exemplo, que um valor seja maior que `0`, mesmo que seja menor que `1`.

```{ .dockerfile .annotate hl_lines="10  13" }
FROM python:3.9

WORKDIR /code

COPY ./requirements.txt /code/requirements.txt

RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r /code/requirements.txt

# (1)!
COPY ./main.py /code/

# (2)!
CMD ["fastapi", "run", "main.py", "--port", "80"]
```

1. Copie o arquivo `main.py` para o diretório `/code` diretamente (sem nenhum diretório `./app`).

Você também pode usá-lo para gerar código automaticamente para clientes que se comunicam com sua API. Por exemplo, aplicativos front-end, móveis ou IoT.

### Faça o deploy da sua aplicação (opcional) { #deploy-your-app-optional }

///

Claro que este não é o frontend para os usuários finais, mas é uma ótima ferramenta automática para documentar interativamente toda a sua API.

Pode ser usada pelo time de frontend (que pode ser você mesmo).

Pode ser usada por aplicações e sistemas de terceiros.

E também pode ser usada por você mesmo, para depurar, verificar e testar a mesma aplicação.

## O fluxo de `password` { #the-password-flow }

## Use um parâmetro `Response` { #use-a-response-parameter }

Você pode declarar um parâmetro do tipo `Response` na sua *função de operação de rota* (assim como você pode fazer para cookies).

Então você pode definir os cabeçalhos nesse objeto de resposta *temporário*.

{* ../../docs_src/response_headers/tutorial002_py39.py hl[1, 7:8] *}

```

Então, quando você precisa declarar um valor como obrigatório usando `Query`, você pode simplesmente não declarar um valor padrão:

{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial006_an_py39.py hl[9] *}

### Obrigatório, pode ser `None` { #required-can-be-none }

Algumas das opções que você pode usar como Proxy de Terminação TLS são:

* Traefik (que também pode gerenciar a renovação de certificados)
* Caddy (que também pode gerenciar a renovação de certificados)
* Nginx
* HAProxy

## Let's Encrypt { #lets-encrypt }