Vemos que precisaremos de algumas dependências usadas em vários lugares da aplicação.

Então, as colocamos em seu próprio módulo de `dependencies` (`app/dependencies.py`).

Agora usaremos uma dependência simples para ler um cabeçalho `X-Token` personalizado:

//// tab | Python 3.9+

```Python hl_lines="3  6-8" title="app/dependencies.py"
{!> ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py39/dependencies.py!}
```

# Help FastAPI - Obtenir de l'aide

Aimez-vous **FastAPI** ?

Vous souhaitez aider FastAPI, les autres utilisateurs et l'auteur ?

Ou souhaitez-vous obtenir de l'aide avec le **FastAPI** ?

Il existe des moyens très simples d'aider (plusieurs ne nécessitent qu'un ou deux clics).

Il existe également plusieurs façons d'obtenir de l'aide.

## Star **FastAPI** sur GitHub

Mas você também pode explorar os benefícios do paralelismo e multiprocessamento (tendo múltiplos processadores rodando em paralelo) para trabalhos **limitados por CPU** como aqueles em sistemas de Machine Learning.

Isso, somado ao simples fato que Python é a principal linguagem para **Data Science**, Machine Learning e especialmente Deep Learning, faz do FastAPI uma ótima escolha para APIs web e aplicações com Data Science / Machine Learning (entre muitas outras).

///

## Recapitulação

Com **FastAPI** você tem a flexibilidade máxima fornecida pelos modelos Pydantic, enquanto seu código é mantido simples, curto e elegante.

Mas com todos os benefícios:

* Suporte do editor (compleção em todo canto!)
* Conversão de dados (leia-se parsing/serialização)
* Validação de dados
* Documentação dos esquemas

Crie funções com um nome que comece com `test_` (essa é a convenção padrão do `pytest`).

Use o objeto `TestClient` da mesma forma que você faz com `httpx`.

Escreva instruções `assert` simples com as expressões Python padrão que você precisa verificar (novamente, `pytest` padrão).

{* ../../docs_src/app_testing/tutorial001.py hl[2,12,15:18] *}

/// tip | Dica

Crea funciones con un nombre que comience con `test_` (esta es la convención estándar de `pytest`).

Usa el objeto `TestClient` de la misma manera que con `httpx`.

Escribe declaraciones `assert` simples con las expresiones estándar de Python que necesites revisar (otra vez, estándar de `pytest`).

{* ../../docs_src/app_testing/tutorial001.py hl[2,12,15:18] *}

/// tip | Consejo

# Primeiros Passos

O arquivo FastAPI mais simples pode se parecer com:

{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001.py *}

Copie o conteúdo para um arquivo `main.py`.

Execute o servidor:

<div class="termy">

```console
$ <font color="#4E9A06">fastapi</font> dev <u style="text-decoration-style:solid">main.py</u>

  <span style="background-color:#009485"><font color="#D3D7CF"> FastAPI </font></span>  Starting development server 🚀

### Em um servidor remoto

Ao configurar um servidor remoto (um servidor em nuvem, uma máquina virtual, etc.), a coisa mais simples que você pode fazer é usar `fastapi run` (que usa Uvicorn) ou algo semelhante, manualmente, da mesma forma que você faz ao desenvolver localmente.

E funcionará e será útil **durante o desenvolvimento**.

$ cd awesome-project
```

</div>

## Crie um ambiente virtual

Ao começar a trabalhar em um projeto Python **pela primeira vez**, crie um ambiente virtual **<abbr title="existem outras opções, esta é uma diretriz simples">dentro do seu projeto</abbr>**.

/// tip | Dica

Você só precisa fazer isso **uma vez por projeto**, não toda vez que trabalhar.

///

//// tab | `venv`

# Ajuda FastAPI - Obter Ajuda

Você gosta do **FastAPI**?

Você gostaria de ajudar o FastAPI, outros usários, e o autor?

Ou você gostaria de obter ajuda relacionada ao **FastAPI**??

Existem métodos muito simples de ajudar (A maioria das ajudas podem ser feitas com um ou dois cliques).

E também existem vários modos de se conseguir ajuda.

## Inscreva-se na newsletter