# Request e classe APIRoute personalizadas { #custom-request-and-apiroute-class }

Em alguns casos, você pode querer sobrescrever a lógica usada pelas classes `Request` e `APIRoute`.

Em particular, isso pode ser uma boa alternativa para uma lógica em um middleware.

Por exemplo, se você quiser ler ou manipular o corpo da requisição antes que ele seja processado pela sua aplicação.

/// danger | Cuidado

Isso é um recurso "avançado".

Você pode usar a função `jsonable_encoder` para resolver isso.

A função recebe um objeto, como um modelo Pydantic e retorna uma versão compatível com JSON:

{* ../../docs_src/encoder/tutorial001_py310.py hl[4,21] *}

Neste exemplo, ele converteria o modelo Pydantic em um `dict`, e o `datetime` em um `str`.

/// details | 🌐 Tradução por IA e humanos

Esta tradução foi feita por IA orientada por humanos. 🤝

Ela pode conter erros de interpretação do significado original ou soar pouco natural, etc. 🤖

Você pode melhorar esta tradução [ajudando-nos a orientar melhor o LLM de IA](https://fastapi.tiangolo.com/pt/contributing/#translations).

[Versão em inglês](ENGLISH_VERSION_URL)

Mas declarar o tipo é encorajado por que é a forma que o seu editor de texto sabe o que será passado como valor do parâmetro `commons`, e assim ele pode ajudar com preenchimento automático, verificações de tipo, etc:

<img src="/img/tutorial/dependencies/image02.png">

## Pegando um Atalho { #shortcut }

Mas você pode ver que temos uma repetição do código neste exemplo, escrevendo `CommonQueryParams` duas vezes:

//// tab | Python 3.10+

# Subdependências { #sub-dependencies }

Você pode criar dependências que possuem **subdependências**.

Elas podem ter o nível de **profundidade** que você achar necessário.

O **FastAPI** se encarrega de resolver essas dependências.

## Primeira dependência "dependable" { #first-dependency-dependable }

Você pode criar uma primeira dependência ("dependable") dessa forma:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[8:9] *}

Quando você instala o FastAPI, ele vem com um servidor de produção, o Uvicorn, e você pode iniciá-lo com o comando `fastapi run`.

Mas você também pode instalar um servidor ASGI manualmente.

Certifique-se de criar um [ambiente virtual](../virtual-environments.md), ativá-lo e, em seguida, você pode instalar a aplicação do servidor.

Por exemplo, para instalar o Uvicorn:

<div class="termy">

```console

* O *path* pode conter uma [expressão OpenAPI 3](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/master/versions/3.1.0.md#key-expression) (veja mais abaixo) em que pode usar variáveis com parâmetros e partes do request original enviado para *sua API*.

### A expressão do path do callback { #the-callback-path-expression }

Agora a sua API possui o poder de controlar o seu próprio <dfn title="Isso é uma brincadeira, só por precaução. Isso não tem nada a ver com consentimentos de cookies, mas é engraçado que até a API consegue rejeitar os coitados dos cookies. Coma um biscoito. 🍪">consentimento de cookie</dfn>. 🤪🍪

Vou mostrar como **construir sua própria imagem do zero** para executar um único processo Uvicorn. É um processo simples e provavelmente é o que você gostaria de fazer ao usar um sistema de gerenciamento de contêineres distribuídos como o **Kubernetes**.

## Recapitular { #recap }

Melhora o suporte do editor para seus modelos Pydantic com:

* preenchimento automático
* verificação de tipos
* refatoração
* buscas
* inspeções

///

## Use o modelo { #use-the-model }