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Você pode utilizar a configuração de modelo do Pydantic para `proibir` qualquer campo `extra`:

{* ../../docs_src/request_form_models/tutorial002_an_py39.py hl[12] *}

Caso um cliente tente enviar informações adicionais, ele receberá um retorno de **erro**.

Por exemplo, se o cliente tentar enviar os campos de formulário:

* `username`: `Rick`
* `password`: `Portal Gun`

En este caso, el path original `/app` realmente sería servido en `/api/v1/app`.

Aunque todo tu código esté escrito asumiendo que solo existe `/app`.

{* ../../docs_src/behind_a_proxy/tutorial001_py39.py hl[6] *}

Es solo una función estándar que puede recibir parámetros.

Puede ser una función `async def` o una función normal `def`, **FastAPI** sabrá cómo manejarla correctamente.

En este caso, la función de tarea escribirá en un archivo (simulando el envío de un email).

Y como la operación de escritura no usa `async` y `await`, definimos la función con un `def` normal:

Você provavelmente leu anteriormente que você pode definir um [Código de Status do Retorno](../tutorial/response-status-code.md){.internal-link target=_blank} padrão.

Porém em alguns casos você precisa retornar um código de status diferente do padrão.

## Caso de uso { #use-case }

Por exemplo, imagine que você deseja retornar um código de status HTTP de "OK" `200` por padrão.

Neste caso, você pode sobrepor (*override*) a dependência que chama o provedor, e utilizar uma dependência customizada que retorna um *mock* do usuário, apenas para os seus testes.

### Utilize o atributo `app.dependency_overrides` { #use-the-app-dependency-overrides-attribute }

* Verifique se você consegue entender qual é o **objetivo** e o caso de uso de quem está perguntando.

* Depois verifique se a pergunta (a grande maioria são perguntas) está **clara**.

* Em muitos casos a pergunta feita é sobre uma solução imaginada pela pessoa usuária, mas pode haver uma solução **melhor**. Se você entender melhor o problema e o caso de uso, pode sugerir uma **solução alternativa** melhor.

En este caso, pasamos una función de dependencia `get_current_active_user` a `Security` (de la misma manera que haríamos con `Depends`).

Pero también pasamos una `list` de scopes, en este caso con solo un scope: `items` (podría tener más).

{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial014_an_py310.py hl[10] *}

## Validación personalizada { #custom-validation }

Podría haber casos donde necesites hacer alguna **validación personalizada** que no puede hacerse con los parámetros mostrados arriba.

En esos casos, puedes usar una **función validadora personalizada** que se aplique después de la validación normal (por ejemplo, después de validar que el valor es un `str`).

Dessa forma, você poderá ter as coisas ordenadas e agrupadas corretamente para o código do cliente:

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image06.png">

Nesse caso você tem:

* `ItemsService`
* `UsersService`

### Nomes dos métodos do cliente { #client-method-names }

Agora os nomes dos métodos gerados como `createItemItemsPost` não parecem muito “limpos”:

---> 100%
```

</div>

/// info | Informação

No Pydantic v1 ele vinha incluído no pacote principal. Agora é distribuído como um pacote independente para que você possa optar por instalá-lo ou não, caso não precise dessa funcionalidade.

///

### Criar o objeto `Settings` { #create-the-settings-object }

Importe `BaseSettings` do Pydantic e crie uma subclasse, muito parecido com um modelo do Pydantic.