* Retraduzir, tendo a boa tradução no lugar. O resultado ideal seria que o LLM não fizesse mais mudanças na tradução. Isso significa que o prompt geral e o seu prompt específico do idioma estão tão bons quanto possível (às vezes fará algumas mudanças aparentemente aleatórias, a razão é que <a href="https://doublespeak.chat/#/handbook#deterministic-output" class="external-link" target="_blank">LLMs não são algoritmos determinísticos</a>).

Os testes:

## Sobrepondo dependências durante os testes { #overriding-dependencies-during-testing }

Existem alguns cenários onde você deseje sobrepor uma dependência durante os testes.

Você não quer que a dependência original execute (e nenhuma das subdependências que você possa ter).

# Configuração Avançada da Operação de Rota { #path-operation-advanced-configuration }

## operationId do OpenAPI { #openapi-operationid }

/// warning | Atenção

Se você não é um "especialista" no OpenAPI, você provavelmente não precisa disso.

///

Você pode definir o `operationId` do OpenAPI que será utilizado na sua *operação de rota* com o parâmetro `operation_id`.

Você precisa ter certeza que ele é único para cada operação.

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008c_an_py39.py hl[15:16] *}

* Também há uma boa chance de o pull request não ser realmente necessário porque o problema pode ser resolvido de uma **forma diferente**. Aí você pode sugerir ou perguntar sobre isso.

### Não se preocupe com estilo { #dont-worry-about-style }

* Não se preocupe muito com coisas como estilos de mensagens de commit, eu vou fazer squash e merge personalizando o commit manualmente.

---

Os `APIRouter`s não são "montados", eles não são isolados do resto do aplicativo.

Isso ocorre porque queremos incluir suas *operações de rota* no esquema OpenAPI e nas interfaces de usuário.

Como não podemos simplesmente isolá-los e "montá-los" independentemente do resto, as *operações de rota* são "clonadas" (recriadas), não incluídas diretamente.

///

imagine isso com **muitos** outros **pacotes** dos quais todos os seus **projetos dependem**. Isso é muito difícil de gerenciar. E você provavelmente acabaria executando alguns projetos com algumas **versões incompatíveis** dos pacotes, e não saberia por que algo não está funcionando.

Além disso, dependendo do seu sistema operacional (por exemplo, Linux, Windows, macOS), ele pode ter vindo com o Python já instalado. E, nesse caso, provavelmente tinha alguns pacotes pré-instalados com algumas...

///

## OpenAPI e documentação da API { #openapi-and-api-docs }

Se você retorna códigos de status adicionais e retornos diretamente, eles não serão incluídos no esquema do OpenAPI (a documentação da API), porque o FastAPI não tem como saber de antemão o que será retornado.

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/header-param-models/image01.png">
</div>

## Proibindo Cabeçalhos adicionais { #forbid-extra-headers }

Em alguns casos de uso especiais (provavelmente não muito comuns), você pode querer **restringir** os cabeçalhos que você quer receber.

Você pode usar a configuração dos modelos do Pydantic para proibir (`forbid`) quaisquer campos `extra`:

Mas não é possível converter os caracteres sem sentido de volta para a senha original.

### Por que usar hashing de senhas { #why-use-password-hashing }

Se o seu banco de dados for roubado, o invasor não terá as senhas em texto puro dos seus usuários, apenas os hashes.