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.

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/// info | Informação

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

### 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:

{* ../../docs_src/middleware/tutorial001.py hl[10,12:13] *}

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>. 🍪

Outro grande recurso necessário nas APIs é validação de dados, certificando que os dados são válidos, dados certos parâmetros. Por exemplo, algum campo é `int`, e não alguma string aleatória. Isso é especialmente útil para dados que estão chegando.

## 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. 😉

### Casos de uso: serviço externo

Um exemplo pode ser que você possua um provedor de autenticação externo que você precisa chamar.

Você envia ao serviço um *token* e ele retorna um usuário autenticado.

* Aplicar regras de segurança, autenticação, papéis de usuários, etc.
* E muitas outras coisas...

Tudo isso, enquanto minimizamos a repetição de código.

## Primeiros passos

Vamos ver um exemplo simples. Tão simples que não será muito útil, por enquanto.

Mas dessa forma podemos focar em como o sistema de **Injeção de Dependência** funciona.

### Criando uma dependência, ou "injetável"

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:

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`

{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001.py hl[1] *}

read_query["/items/"]

query_extractor --> query_or_cookie_extractor --> read_query
```

## Utilizando a mesma dependência múltiplas vezes

Se uma de suas dependências é declarada várias vezes para a mesma *operação de rota*, por exemplo, múltiplas dependências com uma mesma subdependência, o **FastAPI** irá chamar essa subdependência uma única vez para cada requisição.