Importez `Enum` et créez une sous-classe qui hérite de `str` et `Enum`.

En héritant de `str` la documentation sera capable de savoir que les valeurs doivent être de type `string` et pourra donc afficher cette `Enum` correctement.

Créez ensuite des attributs de classe avec des valeurs fixes, qui seront les valeurs autorisées pour cette énumération.

{* ../../docs_src/path_params/tutorial005.py hl[1,6:9] *}

/// info

Crie uma função para ser executada como a tarefa em segundo plano.

É apenas uma função padrão que pode receber parâmetros.

Pode ser uma função `async def` ou um `def` normal, o **FastAPI** saberá como lidar com isso corretamente.

Neste caso, a função da tarefa escreverá em um arquivo (simulando o envio de um e-mail).

E como a operação de escrita não usa `async` e `await`, definimos a função com um `def` normal:

Une fonction à exécuter comme tâche d'arrière-plan est juste une fonction standard qui peut recevoir des paramètres.

Elle peut être une fonction asynchrone (`async def`) ou une fonction normale (`def`), **FastAPI** saura la gérer correctement.

Dans cet exemple, la fonction de tâche écrira dans un fichier (afin de simuler un envoi d'email).

L'opération d'écriture n'utilisant ni `async` ni `await`, on définit la fonction avec un `def` normal.

* vá para o pacote pai (o diretório `app/`)...
* e lá, encontre o módulo `dependencies` (o arquivo em `app/dependencies.py`)...
* e dele, importe a função `get_token_header`.

Isso funciona corretamente! 🎉

---

Da mesma forma, se tivéssemos usado três pontos `...`, como em:

```Python
from ...dependencies import get_token_header
```

isso significaria:

httpx.post(callback_url, json={"description": "Invoice paid", "paid": True})
```

Mas possivelmente a parte mais importante do callback é garantir que o usuário da sua API (o desenvolvedor externo) implemente a *API externa* corretamente, de acordo com os dados que *sua API* vai enviar no corpo do request do callback, etc.

Então, o que faremos a seguir é adicionar o código para documentar como essa *API externa* deve ser para receber o callback de *sua API*.

Importe `Enum` e crie uma subclasse que herde de `str` e de `Enum`.

Ao herdar de `str`, a documentação da API saberá que os valores devem ser do tipo `string` e poderá renderizá-los corretamente.

Em seguida, crie atributos de classe com valores fixos, que serão os valores válidos disponíveis:

{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py39.py hl[1,6:9] *}

/// tip | Dica

Vous êtes toujours libre d'utiliser le générateur basé sur Couchbase si vous le voulez, cela devrait probablement fonctionner correctement, et si vous avez déjà un projet généré en utilisant ce dernier, cela devrait fonctionner aussi (et vous l'avez déjà probablement mis à jour suivant vos besoins).

Vous pouvez en apprendre plus dans la documentation du dépôt GithHub.

Se você gerar um cliente para uma aplicação FastAPI usando tags, normalmente também separará o código do cliente com base nas tags.

Dessa forma, você poderá ter as coisas ordenadas e agrupadas corretamente para o código do cliente:

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image06.png">

Nesse caso você tem:

* `ItemsService`
* `UsersService`

### Nomes dos métodos do cliente { #client-method-names }

    * Como as estruturas de dados do Pydantic são apenas instâncias de classes que você define, o preenchimento automático, linting, mypy e a sua intuição devem funcionar corretamente com seus dados validados.
* Valida **estruturas complexas**:
    * Use modelos hierárquicos do Pydantic, `List` e `Dict` do `typing` do Python, etc.

<img src="/img/tutorial/behind-a-proxy/image01.png">

Mas se acessarmos a interface de documentação no URL "oficial" usando o proxy com a porta `9999`, em `/api/v1/docs`, ela funciona corretamente! 🎉

Você pode verificar em <a href="http://127.0.0.1:9999/api/v1/docs" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:9999/api/v1/docs</a>:

<img src="/img/tutorial/behind-a-proxy/image02.png">