///

{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[87] *}

/// tip | Dica

Pela especificação, você deve retornar um JSON com um `access_token` e um `token_type`, o mesmo que neste exemplo.

Isso é algo que você mesmo deve fazer em seu código e certifique-se de usar essas chaves JSON.

## Request body + parámetros de path { #request-body-path-parameters }

Puedes declarar parámetros de path y request body al mismo tiempo.

**FastAPI** reconocerá que los parámetros de función que coinciden con los parámetros de path deben ser **tomados del path**, y que los parámetros de función que se declaran como modelos de Pydantic deben ser **tomados del request body**.

{* ../../docs_src/body/tutorial003_py310.py hl[15:16] *}

Puedes definir los parámetros de Header de la misma manera que defines los parámetros de `Query`, `Path` y `Cookie`.

## Importar `Header` { #import-header }

Primero importa `Header`:

{* ../../docs_src/header_params/tutorial001_an_py310.py hl[3] *}

## Declarar parámetros de `Header` { #declare-header-parameters }

Luego declara los parámetros de header usando la misma estructura que con `Path`, `Query` y `Cookie`.

### Valores de retorno { #return-values }

Y pueden devolver valores o no, los valores no serán usados.

Así que, puedes reutilizar una dependencia normal (que devuelve un valor) que ya uses en otro lugar, y aunque el valor no se use, la dependencia será ejecutada:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py39.py hl[11,16] *}

Para conseguir isso, o backend `:80` deve ter uma lista de "origens permitidas".

Neste caso, a lista terá que incluir `http://localhost:8080` para o frontend `:8080` funcionar corretamente.

## Curingas { #wildcards }

É possível declarar a lista como `"*"` (um "curinga") para dizer que tudo está permitido.

## Dependencias con parámetros { #parameterized-dependencies }

Todas las dependencias que hemos visto son una función o clase fija.

Pero podría haber casos en los que quieras poder establecer parámetros en la dependencia, sin tener que declarar muchas funciones o clases diferentes.

Imaginemos que queremos tener una dependencia que revise si el parámetro de query `q` contiene algún contenido fijo.

Essas dependências podem `raise` exceções, da mesma forma que dependências comuns:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py39.py hl[10,15] *}

### Valores de retorno { #return-values }

E elas também podem ou não retornar valores, eles não serão utilizados.

Então, você pode reutilizar uma dependência comum (que retorna um valor) que já seja utilizada em outro lugar, e mesmo que o valor não seja utilizado, a dependência será executada:

```console
$ pip install fastapi[all]

---> 100%
```

</div>

... qui comprend également `uvicorn`, que vous pouvez utiliser comme serveur pour exécuter votre code.

/// note

Vous pouvez également l'installer pièce par pièce.

C'est ce que vous feriez probablement une fois que vous voudrez déployer votre application en production :

```
pip install fastapi
```

Luego la computadora / programa 🤖 volverá cada vez que tenga una oportunidad porque está esperando nuevamente, o siempre que 🤖 haya terminado todo el trabajo que tenía en ese punto. Y 🤖 comprobará si alguna de las tareas que estaba esperando ya se han completado, haciendo lo que tenía que hacer.

Después, 🤖 toma la primera tarea que termine (digamos, nuestro "archivo-lento" 📝) y continúa con lo que tenía que hacer con ella.

Sin embargo, puede haber casos en los que escribamos algún código que **colapse toda la aplicación** haciendo que Uvicorn y Python colapsen. 💥

Y aún así, probablemente no querrías que la aplicación quede muerta porque hubo un error en un lugar, probablemente querrás que **siga ejecutándose** al menos para las *path operations* que no estén rotas.

### Reiniciar Después del Colapso { #restart-after-crash }