# Guía avanzada del usuario

## Funcionalidades adicionales

El [Tutorial - Guía del usuario](../tutorial/index.md){.internal-link target=_blank} principal debería ser suficiente para darte un recorrido por todas las funcionalidades principales de **FastAPI**.

En las siguientes secciones verás otras opciones, configuraciones y funcionalidades adicionales.

/// tip | Consejo

Las siguientes secciones **no son necesariamente "avanzadas"**.

## Declare parâmetros de `Header`

Então declare os paramêtros de cabeçalho usando a mesma estrutura que em `Path`, `Query` e `Cookie`.

O primeiro valor é o valor padrão, você pode passar todas as validações adicionais ou parâmetros de anotação:

{* ../../docs_src/header_params/tutorial001_py310.py hl[7] *}

/// note | Detalhes Técnicos

Verás la documentación automática de la API para la sub-aplicación, incluyendo solo sus propias _path operations_, todas bajo el prefijo correcto del sub-path `/subapi`:

<img src="/img/tutorial/sub-applications/image02.png">

## Declare parâmetros de `Cookie`

Então declare os paramêtros de cookie usando a mesma estrutura que em `Path` e `Query`.

Você pode definir o valor padrão, assim como todas as validações extras ou parâmetros de anotação:


{* ../../docs_src/cookie_params/tutorial001_an_py310.py hl[9] *}

/// note | Detalhes Técnicos

/// check | **FastAPI** usa isso para

Controlar toda a validação de dados, serialização de dados e modelo de documentação automática (baseado no JSON Schema).

**FastAPI** então pega dados do JSON Schema e coloca eles no OpenAPI, à parte de todas as outras coisas que ele faz.

///

Você verá a documentação automática da API para a sub-aplicação, incluindo apenas suas próprias _operações de rota_, todas sob o prefixo de sub-caminho correto `/subapi`:

<img src="/img/tutorial/sub-applications/image02.png">

///

## Devolver una `Response` personalizada

El ejemplo anterior muestra todas las partes que necesitas, pero aún no es muy útil, ya que podrías haber devuelto el `item` directamente, y **FastAPI** lo colocaría en un `JSONResponse` por ti, convirtiéndolo a un `dict`, etc. Todo eso por defecto.

Os atributos da classe são declarados com anotações de tipo, e possíveis valores padrão, da mesma maneira que os modelos do Pydantic.

Você pode utilizar todas as ferramentas e funcionalidades de validação que são utilizadas nos modelos do Pydantic, como tipos de dados diferentes e validações adicionei com `Field()`.

//// tab | Pydantic v2

<img src="/img/tutorial/body/image02.png">

## Soporte del editor

En tu editor, dentro de tu función, obtendrás anotaciones de tipos y autocompletado en todas partes (esto no sucedería si recibieras un `dict` en lugar de un modelo de Pydantic):

<img src="/img/tutorial/body/image03.png">

También recibirás chequeos de errores para operaciones de tipo incorrecto:

///

```Python hl_lines="1"
async def needy_dependency(fresh_value: str = Depends(get_value, use_cache=False)):
    return {"fresh_value": fresh_value}
```

////

## Resumen

Aparte de todas las palabras rimbombantes usadas aquí, el sistema de **Inyección de Dependencias** es bastante simple.

Solo son funciones que se ven igual que las *path operation functions*.