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Se você usar o Pycharm, você pode:

* Abrir o menu "Executar".
* Selecionar a opção "Depurar...".
* Então um menu de contexto aparece.
* Selecionar o arquivo para depurar (neste caso, `main.py`).

Em seguida, ele iniciará o servidor com seu código **FastAPI**, parará em seus pontos de interrupção, etc.

Veja como pode parecer:

Neste caso, nós passamos a função `get_current_active_user` como dependência para `Security` (da mesma forma que nós faríamos com `Depends`).

Mas nós também passamos uma `list` de escopos, neste caso com apenas um escopo: `items` (poderia ter mais).

Isso permitiria que você **reutilizasse o modelo** em **diversos lugares**, e também declarasse validações e metadados de todos os parâmetros de uma única vez. 😎

/// note | Nota

Isso é suportado desde o FastAPI versão `0.115.0`. 🤓

///

## Parâmetros de Consulta com um Modelo Pydantic

Declare os **parâmetros de consulta** que você precisa em um **modelo Pydantic**, e então declare o parâmetro como `Query`:

```jinja hl_lines="4"
{!../../docs_src/templates/templates/item.html!}
```

Neste exemplo, ele seria vinculado a um arquivo CSS em `static/styles.css` com:

```CSS hl_lines="4"
{!../../docs_src/templates/static/styles.css!}
```

E como você está usando `StaticFiles`, este arquivo CSS será automaticamente servido pela sua aplicação FastAPI na URL `/static/styles.css`.

## Mais detalhes

O middleware não precisa ser feito para o FastAPI ou Starlette para funcionar, desde que siga a especificação ASGI.

No geral, os middlewares ASGI são classes que esperam receber um aplicativo ASGI como o primeiro argumento.

Isso vai lhe permitir **reusar o modelo** em **múltiplos lugares** e também declarar validações e metadadados para todos os parâmetros de uma vez. 😎

/// note | Nota

Isso é possível desde a versão `0.115.0` do FastAPI. 🤓

///

## Parâmetros do Cabeçalho com um Modelo Pydantic

Declare os **parâmetros de cabeçalho** que você precisa em um **modelo do Pydantic**, e então declare o parâmetro como `Header`:

/// tip | "Dica"

Se você precisa de GraphQL, eu ainda recomendaria que você desse uma olhada no <a href="https://strawberry.rocks/" class="external-link" target="_blank">Strawberry</a>, pois ele é baseado em type annotations em vez de classes e tipos personalizados.

///

## Saiba Mais

Você poderia carregá-lo no nível mais alto do módulo/arquivo, mas isso também poderia significaria **carregar o modelo** mesmo se você estiver executando um simples teste automatizado, então esse teste poderia ser **lento** porque teria que esperar o carregamento do modelo antes de ser capaz de executar uma parte independente do código.

Pydantic incluí os testes para **FastAPI** em seus próprios testes, então as novas versões de Pydantic (acima da `1.0.0`) sempre serão compatíveis com FastAPI.

Você pode fixar qualquer versão de Pydantic que desejar, desde que seja acima da `1.0.0` e abaixo da `2.0.0`.

Por exemplo:

```txt
pydantic>=1.2.0,<2.0.0

host, etc.) e gerenciar todas as partes HTTPS: enviando as solicitações HTTP descriptografadas para o aplicativo HTTP real em execução no mesmo servidor (a aplicação **FastAPI**, neste caso), pegue a resposta HTTP do aplicativo, criptografe-a usando o certificado apropriado e envie-a de volta ao cliente usando HTTPS. Este servidor é frequentemente chamado de <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/TLS_termination_proxy" class="external-link" target="_blank">TLS Termination Proxy</a>.

## Let's...