Para estos casos, tu aplicación **FastAPI** tiene un atributo `app.dependency_overrides`, es un simple `dict`.

Para sobrescribir una dependencia para las pruebas, colocas como clave la dependencia original (una función), y como valor, tu dependencia para sobreescribir (otra función).

Y entonces **FastAPI** llamará a esa dependencia para sobreescribir en lugar de la dependencia original.

Se você possui um grupo de **parâmetros de cabeçalho** relacionados, você pode criar um **modelo do Pydantic** para declará-los.

Isso vai lhe permitir **reusar o modelo** em **múltiplos lugares** e também declarar validações e metadados para todos os parâmetros de uma vez. 😎

/// note | Nota

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

///

Cada sección se basa gradualmente en las anteriores, pero está estructurada para separar temas, de manera que puedas ir directamente a cualquier sección específica para resolver tus necesidades específicas de API.

También está diseñado para funcionar como una referencia futura para que puedas volver y ver exactamente lo que necesitas.

## Ejecuta el código { #run-the-code }

O processo normal (padrão) é o seguinte:

Uma aplicação (instância) do `FastAPI` possui um método `.openapi()` que deve retornar o esquema OpenAPI.

Como parte da criação do objeto de aplicação, uma *operação de rota* para `/openapi.json` (ou para o que você definir como `openapi_url`) é registrada.

Ela apenas retorna uma resposta JSON com o resultado do método `.openapi()` da aplicação.

Toma un conjunto diferente de argumentos para crear un instance que los otros tipos de response:

* `path` - La path del archivo para el archivo a transmitir.
* `headers` - Cualquier header personalizado para incluir, como un diccionario.
* `media_type` - Un string que da el media type. Si no se establece, se usará el nombre de archivo o la path para inferir un media type.

Se você declarou um `response_model`, ele ainda será utilizado para filtrar e converter o objeto que você retornou.

**FastAPI** usará essa resposta *temporária* para extrair os cabeçalhos (cookies e código de status também) e os colocará na resposta final que contém o valor que você retornou, filtrado por qualquer `response_model`.

## OpenAPI condicional desde configuraciones y variables de entorno { #conditional-openapi-from-settings-and-env-vars }

Puedes usar fácilmente las mismas configuraciones de Pydantic para configurar tu OpenAPI generado y las interfaces de usuario de la documentación.

Você pode declarar validações adicionais e metadados para seus parâmetros.

Validações e metadados genéricos:

* `alias`
* `title`
* `description`
* `deprecated`

Validações específicas para strings:

* `min_length`
* `max_length`
* `pattern`

Validações personalizadas usando `AfterValidator`.

Nestes exemplos você viu como declarar validações para valores `str`.

Ter `dependencies` no `APIRouter` pode ser usado, por exemplo, para exigir autenticação para um grupo inteiro de *operações de rota*. Mesmo que as dependências não sejam adicionadas individualmente a cada uma delas.

///

/// check | Verifique

Os parâmetros `prefix`, `tags`, `responses` e `dependencies` são (como em muitos outros casos) apenas um recurso do **FastAPI** para ajudar a evitar duplicação de código.

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También puedes ver que muestra el **PID** de cada proceso, `27365` para el proceso padre (este es el **gestor de procesos**) y uno para cada worker process: `27368`, `27369`, `27370`, y `27367`.

## Conceptos de Despliegue { #deployment-concepts }