/// 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.

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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">

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## 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.

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## `HTTPSRedirectMiddleware`

Garante que todas as requisições devem ser `https` ou `wss`.

Qualquer requisição para `http` ou `ws` será redirecionada para o esquema seguro.

{* ../../docs_src/advanced_middleware/tutorial001.py hl[2,6] *}

## `TrustedHostMiddleware`

///

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

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## 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*.

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### O que é "Montagem"

"Montagem" significa adicionar um aplicativo completamente "independente" em uma rota específica, que então cuida de todas as subrotas.

Isso é diferente de usar um `APIRouter`, pois um aplicativo montado é completamente independente. A OpenAPI e a documentação do seu aplicativo principal não incluirão nada do aplicativo montado, etc.

# Dependências avançadas

## Dependências parametrizadas

Todas as dependências que vimos até agora são funções ou classes fixas.

Mas podem ocorrer casos onde você deseja ser capaz de definir parâmetros na dependência, sem ter a necessidade de declarar diversas funções ou classes.

Vamos imaginar que queremos ter uma dependência que verifica se o parâmetro de consulta `q` possui um valor fixo.

Porém nós queremos poder parametrizar o conteúdo fixo.

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:

## 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