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## Conversão automática { #automatic-conversion }

`Header` tem algumas funcionalidades a mais em relação a `Path`, `Query` e `Cookie`.

A maioria dos cabeçalhos padrão são separados pelo caractere "hífen", também conhecido como "sinal de menos" (`-`).

Mas uma variável como `user-agent` é inválida em Python.

Se você executá-lo com:

<div class="termy">

```console
$ python myapp.py
```

</div>

então a variável interna `__name__` no seu arquivo, criada automaticamente pelo Python, terá como valor a string `"__main__"`.

Então, a seção:

```Python
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)
```

vai executar.

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Nos próximos capítulos você irá ver como adicionar segurança à sua API usando essas ferramentas disponibilizadas pelo **FastAPI**.

Depois disso, toda a lógica de processamento é a mesma.

Mas por causa das nossas mudanças em `GzipRequest.body`, o corpo da requisição será automaticamente descomprimido quando for carregado pelo **FastAPI** quando necessário.

## Acessando o corpo da requisição em um manipulador de exceção { #accessing-the-request-body-in-an-exception-handler }

/// tip | Dica

A história do **FastAPI** é, em grande parte, a história de seus predecessores.

Como dito na seção [Alternativas](alternatives.md){.internal-link target=_blank}:

<blockquote markdown="1">

**FastAPI** não existiria se não pelo trabalho anterior de outros.

Há muitas ferramentas criadas antes que ajudaram a inspirar sua criação.

Quando você lançar um `HTTPException`, você pode passar qualquer valor convertível em JSON como parâmetro de `detail`, e não apenas `str`.

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 { #add-custom-headers }

    * Isto contém o `username` e o `password` enviado.

{* ../../docs_src/security/tutorial006_an_py39.py hl[4,8,12] *}

Quando você tentar abrir a URL pela primeira vez (ou clicar no botão "Executar" na documentação) o navegador vai pedir pelo seu usuário e senha:

<img src="/img/tutorial/security/image12.png">

## Verifique o usuário { #check-the-username }

Aqui está um exemplo mais completo.

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### Pydantic v1 e v2 na mesma aplicação { #pydantic-v1-and-v2-on-the-same-app }

Não é suportado pelo Pydantic ter um modelo do Pydantic v2 com campos próprios definidos como modelos do Pydantic v1, ou vice-versa.

```mermaid
graph TB
    subgraph "❌ Not Supported"
        direction TB

## Ressalva { #caveat }

Se você precisar realizar computação pesada em segundo plano e não necessariamente precisar que seja executada pelo mesmo processo (por exemplo, você não precisa compartilhar memória, variáveis, etc.), pode se beneficiar do uso de outras ferramentas maiores, como o <a href="https://docs.celeryq.dev" class="external-link" target="_blank">Celery</a>.

* Colocar esses dados em um modelo do Pydantic.
* Gerar um `dict` sem valores padrão a partir do modelo de entrada (usando `exclude_unset`).
    * Dessa forma, você pode atualizar apenas os valores definidos pelo usuário, em vez de substituir os valores já armazenados com valores padrão em seu modelo.
* Criar uma cópia do modelo armazenado, atualizando seus atributos com as atualizações parciais recebidas (usando o parâmetro `update`).