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## Agrega headers personalizados

Existen algunas situaciones en las que es útil poder agregar headers personalizados al error HTTP. Por ejemplo, para algunos tipos de seguridad.

Probablemente no necesitarás usarlos directamente en tu código.

Pero en caso de que los necesites para un escenario avanzado, puedes agregar headers personalizados:

{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial002.py hl[14] *}

Le das a `Depends` un solo parámetro.

Este parámetro debe ser algo como una función.

**No la llames** directamente (no agregues los paréntesis al final), solo pásala como un parámetro a `Depends()`.

Y esa función toma parámetros de la misma manera que las *path operation functions*.

/// tip | Consejo

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/// note | Detalles Técnicos

También podrías usar `from starlette.requests import Request`.

**FastAPI** lo proporciona como una conveniencia para ti, el desarrollador. Pero viene directamente de Starlette.

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### Antes y después de la `response`

Puedes añadir código que se ejecute con la `request`, antes de que cualquier *path operation* la reciba.

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### Evitar colisiones de nombres

Estamos importando el submódulo `items` directamente, en lugar de importar solo su variable `router`.

Esto se debe a que también tenemos otra variable llamada `router` en el submódulo `users`.

Si hubiéramos importado uno después del otro, como:

```Python

También podrías usar `from starlette.staticfiles import StaticFiles`.

**FastAPI** proporciona el mismo `starlette.staticfiles` como `fastapi.staticfiles` solo como una conveniencia para ti, el desarrollador. Pero en realidad viene directamente de Starlette.

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### Qué es "Montar"

"Montar" significa agregar una aplicación completa "independiente" en un path específico, que luego se encargará de manejar todos los sub-paths.

<a href="https://github.com/containous/traefik/releases" class="external-link" target="_blank">Descarga Traefik</a>, es un archivo binario único, puedes extraer el archivo comprimido y ejecutarlo directamente desde la terminal.

Luego crea un archivo `traefik.toml` con:

```TOML hl_lines="3"
[entryPoints]
  [entryPoints.http]
    address = ":9999"

[providers]
  [providers.file]

    * `implicit`
    * `clientCredentials`
    * `authorizationCode`
  * Pero hay un "flujo" específico que puede usarse perfectamente para manejar la autenticación directamente en la misma aplicación:
    * `password`: algunos de los próximos capítulos cubrirán ejemplos de esto.
* `openIdConnect`: tiene una forma de definir cómo descubrir automáticamente los datos de autenticación OAuth2.

}
```

#### Desempaquetando un `dict`

Si tomamos un `dict` como `user_dict` y lo pasamos a una función (o clase) con `**user_dict`, Python lo "desempaquetará". Pasará las claves y valores del `user_dict` directamente como argumentos clave-valor.

Así que, continuando con el `user_dict` anterior, escribir:

```Python
UserInDB(**user_dict)
```

sería equivalente a algo como:

```Python
UserInDB(

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py39.py hl[9] *}

En este caso, **FastAPI** nunca tocará ni se preocupará por `__init__`, lo usaremos directamente en nuestro código.

## Crear una instance

Podríamos crear una instance de esta clase con:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py39.py hl[18] *}

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## Embeber un solo parámetro de cuerpo

Supongamos que solo tienes un único parámetro de cuerpo `item` de un modelo Pydantic `Item`.

Por defecto, **FastAPI** esperará su cuerpo directamente.

Pero si deseas que espere un JSON con una clave `item` y dentro de ella los contenidos del modelo, como lo hace cuando declaras parámetros de cuerpo extra, puedes usar el parámetro especial `Body` `embed`:

```Python