{* ../../docs_src/header_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:14,18] *}

O **FastAPI** irá **extrair** os dados de **cada campo** a partir dos **cabeçalhos** da requisição e te retornará o modelo do Pydantic que você definiu.

## Checando a documentação { #check-the-docs }

Você pode ver os headers necessários na interface gráfica da documentação em `/docs`:

## Pydantic `bytes` { #pydantic-bytes }

Você pode declarar um modelo Pydantic com campos `bytes` e então usar `val_json_bytes` na configuração do modelo para indicar que deve usar base64 para *validar* os dados JSON de entrada; como parte dessa validação, ele decodificará a string base64 em bytes.

{* ../../docs_src/json_base64_bytes/tutorial001_py310.py ln[1:9,29:35] hl[9] *}

Se você verificar a `/docs`, verá que o campo `data` espera bytes codificados em base64:

Se você tem o [`uv`](https://github.com/astral-sh/uv):

<div class="termy">

```console
$ uv pip install "fastapi[standard]"
---> 100%
```

</div>

////

### Instalar a partir de `requirements.txt` { #install-from-requirements-txt }

Se você tiver um `requirements.txt`, agora poderá usá-lo para instalar seus pacotes.

//// tab | `pip`

<div class="termy">

```console

Esto no es una limitación de **FastAPI**, es parte del protocolo HTTP.

///

## Recapitulación { #recap }

///

### Verificando o `root_path` atual { #checking-the-current-root-path }

Você pode obter o `root_path` atual usado pela sua aplicação para cada solicitação, ele faz parte do dicionário `scope` (que faz parte da especificação ASGI).

Aqui estamos incluindo-o na mensagem apenas para fins de demonstração.

{* ../../docs_src/behind_a_proxy/tutorial001_py310.py hl[8] *}

Ce n'est pas une limitation de **FastAPI**, cela fait partie du protocole HTTP.

///

## Récapitulatif { #recap }

{* ../../docs_src/websockets_/tutorial003_py310.py hl[79:81] *}

Para testar:

* Abra o aplicativo com várias abas do navegador.
* Escreva mensagens a partir delas.
* Então feche uma das abas.

Isso levantará a exceção `WebSocketDisconnect`, e todos os outros clientes receberão uma mensagem como:

```
Client #1596980209979 left the chat
```

/// tip | Dica

Como parte de eso, necesitaba investigar, probar y usar muchas alternativas.

La historia de **FastAPI** es en gran parte la historia de sus predecesores.

Como se dice en la sección [Alternativas](alternatives.md):

<blockquote markdown="1">

Resumindo, para aplicar atualizações parciais você deveria:

* (Opcionalmente) usar `PATCH` em vez de `PUT`.
* Recuperar os dados armazenados.
* Colocar esses dados em um modelo do Pydantic.
* Gerar um `dict` sem valores padrão a partir do modelo de entrada (usando `exclude_unset`).
    * Dessa forma, você pode atualizar apenas os valores realmente definidos pelo usuário, em vez de substituir valores já armazenados por valores padrão do modelo.

Dessa forma, ela se comporta quase como se fosse apenas uma variável global. Mas como usa uma função de dependência, podemos sobrescrevê-la facilmente para testes.

`@lru_cache` faz parte de `functools`, que faz parte da biblioteca padrão do Python; você pode ler mais sobre isso na [documentação do Python para `@lru_cache`](https://docs.python.org/3/library/functools.html#functools.lru_cache).

## Recapitulando { #recap }