Você pode ver os headers necessários na interface gráfica da documentação em `/docs`:

<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.

## Notas { #notes }

Quando você retorna uma `Response` diretamente os dados não são validados, convertidos (serializados) ou documentados automaticamente.

Mas você ainda pode documentar como descrito em [Retornos Adicionais no OpenAPI](additional-responses.md){.internal-link target=_blank}.

///

## Proibir Cookies Adicionais { #forbid-extra-cookies }

Em alguns casos especiais (provavelmente não muito comuns), você pode querer **restringir** os cookies que você deseja receber.

## Actualizar las dependencias { #update-the-dependencies }

Ahora vamos a actualizar nuestras dependencias.

Queremos obtener el `current_user` *solo* si este usuario está activo.

Entonces, creamos una dependencia adicional `get_current_active_user` que a su vez utiliza `get_current_user` como dependencia.

Ambas dependencias solo devolverán un error HTTP si el usuario no existe, o si está inactivo.

# Modelos Adicionais { #extra-models }

Continuando com o exemplo anterior, será comum ter mais de um modelo relacionado.

Isso é especialmente o caso para modelos de usuários, porque:

* O **modelo de entrada** precisa ser capaz de ter uma senha.
* O **modelo de saída** não deve ter uma senha.
* O **modelo de banco de dados** provavelmente precisaria ter uma senha com hash.

/// danger | Cuidado

También puedes agregar headers cuando devuelves un `Response` directamente.

Crea un response como se describe en [Retorna un Response Directamente](response-directly.md){.internal-link target=_blank} y pasa los headers como un parámetro adicional:

{* ../../docs_src/response_headers/tutorial001_py39.py hl[10:12] *}

/// note | Detalles Técnicos

También podrías usar `from starlette.responses import Response` o `from starlette.responses import JSONResponse`.

* Conversão de dados para os dados da resposta.
* Validação de dados.
* Anotação e documentação automáticas.

## Outros tipos de dados { #other-data-types }

Aqui estão alguns dos tipos de dados adicionais que você pode usar:

* `UUID`:
    * Um "Identificador Universalmente Único" padrão, comumente usado como ID em muitos bancos de dados e sistemas.
    * Em requisições e respostas será representado como uma `str`.

Le envías un token y te devuelve un usuario autenticado.

Este proveedor podría estar cobrándote por cada request, y llamarlo podría tomar más tiempo adicional que si tuvieras un usuario de prueba fijo para los tests.

Probablemente quieras probar el proveedor externo una vez, pero no necesariamente llamarlo para cada test que se realice.

from unicorn import UnicornMiddleware

app = FastAPI()

app.add_middleware(UnicornMiddleware, some_config="rainbow")
```

`app.add_middleware()` recibe una clase de middleware como primer argumento y cualquier argumento adicional que se le quiera pasar al middleware.

## Middlewares integrados { #integrated-middlewares }

**FastAPI** incluye varios middlewares para casos de uso común, veremos a continuación cómo usarlos.

O Python possui uma funcionalidade que nos permite incluir **<abbr title="Informação sobre a informação, neste caso, informação sobre o tipo, e.g. uma descrição.">metadados</abbr> adicionais** nos type hints utilizando `Annotated`.

Desde o Python 3.9, `Annotated` faz parte da biblioteca padrão, então você pode importá-lo de `typing`.

{* ../../docs_src/python_types/tutorial013_py39.py hl[1,4] *}