Isso significa que no lugar do processo normal de seus usuários enviarem requisições para a sua API, é a **sua API** (ou sua aplicação) que poderia **enviar requisições para o sistema deles** (para a API deles, a aplicação deles).

Isso normalmente é chamado de **webhook**.

## Etapas dos Webhooks

Isso lhe permitiria **reutilizar o modelo** em **diversos lugares** e também declarar validações e metadata para todos os parâmetros de uma vez. 😎

/// note | Nota

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

///

/// tip | Dica

Essa mesma técnica se aplica para `Query`, `Cookie`, e `Header`. 😎

///

* **Fácil**: Projetado para ser fácil de aprender e usar. Menos tempo lendo documentação.
* **Enxuto**: Minimize duplicação de código. Múltiplos recursos para cada declaração de parâmetro. Menos bugs.
* **Robusto**: Tenha código pronto para produção. E com documentação interativa automática.

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.

Então, na documentação de middlewares ASGI de terceiros, eles provavelmente dirão para você fazer algo como:

```Python
from unicorn import UnicornMiddleware

             to quit<b>)</b>
```

</div>

Isto deve funcionar para a maioria dos casos. 😎

Você pode utilizar esse comando, por exemplo, para iniciar sua aplicação **FastAPI** em um contêiner, em um servidor, etc.

## Servidores ASGI

Vamos nos aprofundar um pouco mais em detalhes.

/// tip | Consejo

///

```Python
commons: CommonQueryParams ...
```

////

...no tiene ningún significado especial para **FastAPI**. **FastAPI** no lo usará para la conversión de datos, validación, etc. (ya que está usando `Depends(CommonQueryParams)` para eso).

De hecho, podrías escribir simplemente:

//// tab | Python 3.8+

```Python
commons: Annotated[Any, Depends(CommonQueryParams)]
```

////

/// info | Informação

Na versão 1 do Pydantic, o método para obter o esquema JSON de um modelo é `Item.schema()`, na versão 2 do Pydantic, o método é `Item.model_json_schema()`

///

Entretanto, mesmo que não utilizemos a funcionalidade integrada por padrão, ainda estamos usando um modelo Pydantic para gerar um esquema JSON manualmente para os dados que queremos receber no formato YAML.

* **Instalar Python** por ti, incluyendo diferentes versiones
* Gestionar el **entorno virtual** para tus proyectos
* Instalar **paquetes**
* Gestionar **dependencias y versiones** de paquetes para tu proyecto

Si utilizas cualquier otra herramienta para gestionar tus instalaciones, como `uv`, Poetry, Pipenv, u otras, todas tienen una forma que puedes usar para definir versiones específicas para tus paquetes.

## Versiones disponibles

Puedes ver las versiones disponibles (por ejemplo, para revisar cuál es la más reciente) en las [Release Notes](../release-notes.md){.internal-link target=_blank}.