Isso funciona da mesma forma que com os modelos Pydantic. E na verdade é alcançado da mesma maneira por baixo dos panos, usando Pydantic.

/// info | Informação

Lembre-se de que dataclasses não podem fazer tudo o que os modelos Pydantic podem fazer.

Então, você ainda pode precisar usar modelos Pydantic.

Mas se você tem um monte de dataclasses por aí, este é um truque legal para usá-las para alimentar uma API web usando FastAPI. 🤓

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Sempre que você precisar que o cliente passe informações na requisição e não souber como, você pode pesquisar (no Google) como fazer isso no `httpx`, ou até mesmo como fazer isso com `requests`, já que o design do HTTPX é baseado no design do Requests.

Depois é só fazer o mesmo nos seus testes.

Por exemplo:

* Para passar um parâmetro *path* ou *query*, adicione-o à própria URL.

E esses modelos estão compartilhando muitos dos dados e duplicando nomes e tipos de atributos.

Nós poderíamos fazer melhor.

Podemos declarar um modelo `UserBase` que serve como base para nossos outros modelos. E então podemos fazer subclasses desse modelo que herdam seus atributos (declarações de tipo, validação, etc.).

* Qualquer programa, qualquer código, **só pode fazer coisas** quando está sendo **executado**. Então, quando há um **processo em execução**.
* O processo pode ser **terminado** (ou "morto") por você, ou pelo sistema operacional. Nesse ponto, ele para de rodar/ser executado, e ele **não pode mais fazer coisas**.

E sabemos que editores de texto não têm como oferecer muitas funcionalidades (como sugestões automáticas) para objetos do tipo `dict`, por que não há como eles saberem o tipo das chaves e dos valores.

Podemos fazer melhor...

## O que caracteriza uma dependência { #what-makes-a-dependency }

Até agora você apenas viu dependências declaradas como funções.

#### Um ataque "profissional" { #a-professional-attack }

Claro, os invasores não tentariam tudo isso de forma manual, eles escreveriam um programa para fazer isso, possivelmente com milhares ou milhões de testes por segundo. E obteriam apenas uma letra a mais por vez.

retornando um tipo diferente do modelo de resposta, para ser usado pelo editor e ferramentas como mypy. E ainda assim você pode fazer com que o FastAPI faça a validação de dados, documentação, etc. usando o `response_model`.

Você também pode usar `response_model=None` para desabilitar a criação de um modelo de resposta para essa *operação de rota*, você pode precisar fazer isso se estiver adicionando anotações de tipo para coisas que não são campos Pydantic válidos, você verá um exemplo disso...

* Ele pega cada **requisição** que chega ao seu aplicativo.
* Ele pode então fazer algo com essa **requisição** ou executar qualquer código necessário.
* Então ele passa a **requisição** para ser processada pelo resto do aplicativo (por alguma *operação de rota*).
* Ele então pega a **resposta** gerada pelo aplicativo (por alguma *operação de rota*).
* Ele pode fazer algo com essa **resposta** ou executar qualquer código necessário.

* `allow_origins` - Uma lista de origens que devem ter permissão para fazer requisições de origem cruzada. Por exemplo, `['https://example.org', 'https://www.example.org']`. Você pode usar `['*']` para permitir qualquer origem.
* `allow_origin_regex` - Uma string regex para corresponder às origens que devem ter permissão para fazer requisições de origem cruzada. Por exemplo, `'https://.*\.example\.org'`.

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

```Python
from unicorn import UnicornMiddleware

app = SomeASGIApp()

new_app = UnicornMiddleware(app, some_config="rainbow")
```