<div class="termy">

```console
$ pip install "uvicorn[standard]"

---> 100%
```

</div>

## Exemplo

### Crie

* Crie um arquivo `main.py` com:

```Python
from typing import Union

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()


@app.get("/")
def read_root():

```

## Declare parâmetros de `Form`

Crie parâmetros de formulário da mesma forma que você faria para `Body` ou `Query`:

```Python hl_lines="7"
{!../../docs_src/request_forms/tutorial001.py!}
```

Por exemplo, em uma das maneiras que a especificação OAuth2 pode ser usada (chamada "fluxo de senha"), é necessário enviar um `username` e uma `password` como campos do formulário.

Coitados dos banners de cookies com todo o seu esforço para obter o seu consentimento para a <abbr title="Isso é uma outra piada. Não preste atenção em mim. Beba um café com o seu cookie. ☕">API rejeitá-lo</abbr>. 🍪

Isso também pode ser útil para evitar confundir novos desenvolvedores que ao ver um parâmetro não usado no seu código podem pensar que ele é desnecessário.

///

/// info | "Informação"

Neste exemplo utilizamos cabeçalhos personalizados inventados `X-Keys` e `X-Token`.

Você também pode usá-lo para gerar código automaticamente para clientes que se comunicam com sua API. Por exemplo, aplicativos front-end, móveis ou IoT.

## Recapitulando, passo a passo

### Passo 1: importe `FastAPI`

```Python hl_lines="1"
{!../../docs_src/first_steps/tutorial001.py!}
```

Você também pode combinar `dataclasses` com outras anotações de tipo para criar estruturas de dados aninhadas.

Em alguns casos, você ainda pode ter que usar a versão do Pydantic das `dataclasses`. Por exemplo, se você tiver erros com a documentação da API gerada automaticamente.

Nesse caso, você pode simplesmente trocar as `dataclasses` padrão por `pydantic.dataclasses`, que é um substituto direto:

### Antes e depois da `response`

Você pode adicionar código para ser executado com a `request`, antes que qualquer *operação de rota* o receba.

E também depois que a `response` é gerada, antes de retorná-la.

Por exemplo, você pode adicionar um cabeçalho personalizado `X-Process-Time` contendo o tempo em segundos que levou para processar a solicitação e gerar uma resposta:

```Python hl_lines="10  12-13"
{!../../docs_src/middleware/tutorial001.py!}

```Python hl_lines="10"
{!> ../../docs_src/header_param_models/tutorial002.py!}
```

////

Se um cliente tentar enviar alguns **cabeçalhos extra**, eles irão receber uma resposta de **erro**.

Por exemplo, se o cliente tentar enviar um cabeçalho `tool` com o valor `plumbus`, ele irá receber uma resposta de **erro** informando que o parâmetro do cabeçalho `tool` não é permitido:

```json
{
    "detail": [
        {

Você pode definir esses casos usando uma lista na declaração de tipo.

Você receberá todos os valores do cabeçalho duplicado como uma `list` Python.

Por exemplo, para declarar um cabeçalho de `X-Token` que pode aparecer mais de uma vez, você pode escrever:

//// tab | Python 3.10+

```Python hl_lines="7"
{!> ../../docs_src/header_params/tutorial003_py310.py!}
```

## Faça perguntas

É possível <a href="https://github.com/fastapi/fastapi/issues/new/choose" class="external-link" target="_blank">criar uma nova pergunta</a> no repositório do GitHub, por exemplo:

* Faça uma **pergunta** ou pergunte sobre um **problema**.
* Sugira novos **recursos**.

**Nota**: Se você fizer uma pergunta, então eu gostaria de pedir que você também ajude os outros com suas respectivas perguntas. 😉