return comparator;
  }

  boolean hasLowerBound() {
    return hasLowerBound;
  }

  boolean hasUpperBound() {
    return hasUpperBound;
  }

  boolean isEmpty() {
    // The casts are safe because of the has*Bound() checks.
    return (hasUpperBound() && tooLow(uncheckedCastNullableTToT(getUpperEndpoint())))
        || (hasLowerBound() && tooHigh(uncheckedCastNullableTToT(getLowerEndpoint())));
  }

De esa manera, la sub-aplicación sabrá usar ese prefijo de path para la interfaz de documentación.

Y la sub-aplicación también podría tener sus propias sub-aplicaciones montadas y todo funcionaría correctamente, porque FastAPI maneja todos estos `root_path`s automáticamente.

///

## Cabeçalhos duplicados { #duplicate-headers }

É possível receber cabeçalhos duplicados. Isso significa, o mesmo cabeçalho com vários valores.

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:

 * the License.
 */

package com.google.common.base;

import com.google.common.annotations.GwtCompatible;
import org.jspecify.annotations.Nullable;

/** A utility method to perform unchecked casts to suppress errors produced by nullness analyses. */
@GwtCompatible
final class NullnessCasts {
  /**
   * Accepts a {@code @Nullable T} and returns a plain {@code T}, without performing any check that

 * the License.
 */

package com.google.common.base;

import com.google.common.annotations.GwtCompatible;
import org.jspecify.annotations.Nullable;

/** A utility method to perform unchecked casts to suppress errors produced by nullness analyses. */
@GwtCompatible
final class NullnessCasts {
  /**
   * Accepts a {@code @Nullable T} and returns a plain {@code T}, without performing any check that

{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial014_an_py310.py hl[10] *}

## Validação personalizada { #custom-validation }

Podem existir casos em que você precise fazer alguma **validação personalizada** que não pode ser feita com os parâmetros mostrados acima.

Nesses casos, você pode usar uma **função validadora personalizada** que é aplicada após a validação normal (por exemplo, depois de validar que o valor é uma `str`).

## Dataclasses em Estruturas de Dados Aninhadas { #dataclasses-in-nested-data-structures }

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.

Y por supuesto, soporta lo mismo:

* validación de datos
* serialización de datos
* documentación de datos, etc.

Esto funciona de la misma manera que con los modelos de Pydantic. Y en realidad se logra de la misma manera internamente, utilizando Pydantic.

/// info | Información

`app.add_middleware()` recibe una clase de middleware como primer argumento y cualquier argumento adicional que se le quiera pasar al middleware.

## Middlewares integrados { #integrated-middlewares }

**FastAPI** incluye varios middlewares para casos de uso común, veremos a continuación cómo usarlos.

/// note | Detalles Técnicos

Para los próximos ejemplos, también podrías usar `from starlette.middleware.something import SomethingMiddleware`.

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/header-param-models/image01.png">
</div>

## Proibindo Cabeçalhos adicionais { #forbid-extra-headers }

Em alguns casos de uso especiais (provavelmente não muito comuns), você pode querer **restringir** os cabeçalhos que você quer receber.

Você pode usar a configuração dos modelos do Pydantic para proibir (`forbid`) quaisquer campos `extra`: