<img src="/img/tutorial/security/image02.png">

/// note | Nota

Não importa o que você digite no formulário, ainda não vai funcionar. Mas nós vamos chegar lá.

///

Claro que este não é o frontend para os usuários finais, mas é uma ótima ferramenta automática para documentar interativamente toda a sua API.

Pode ser usada pelo time de frontend (que pode ser você mesmo).

Na pesquisa de desenvolvedores Python, ficou claro <a href="https://www.jetbrains.com/research/python-developers-survey-2017/#tools-and-features" class="external-link" target="_blank">que um dos recursos mais utilizados é o "preenchimento automático"</a>.

Obtemos a mesma resposta:

```JSON
{
    "message": "Hello World",
    "root_path": "/api/v1"
}
```

mas desta vez no URL com o prefixo de path fornecido pelo proxy: `/api/v1`.

Claro, a ideia aqui é que todos acessariam a aplicação através do proxy, então a versão com o prefixo de path `/api/v1` é a "correta".

* Validará que haya un `item_id` en el path para requests `GET` y `PUT`.
* Validará que el `item_id` sea del tipo `int` para requests `GET` y `PUT`.
    * Si no lo es, el cliente verá un error útil y claro.
* Comprobará si hay un parámetro de query opcional llamado `q` (como en `http://127.0.0.1:8000/items/foo?q=somequery`) para requests `GET`.
    * Como el parámetro `q` está declarado con `= None`, es opcional.

* Validar que existe um `item_id` na rota para requisições `GET` e `PUT`.
* Validar que `item_id` é do tipo `int` para requisições `GET` e `PUT`.
    * Se não é validado, o cliente verá um útil, claro erro.
* Verificar se existe um parâmetro de _query_ opcional nomeado como `q` (como em `http://127.0.0.1:8000/items/foo?q=somequery`) para requisições `GET`.
    * Como o parâmetro `q` é declarado com `= None`, ele é opcional.

### Contêineres com Múltiplos Processos e Casos Especiais { #containers-with-multiple-processes-and-special-cases }

Claro, existem **casos especiais** em que você pode querer ter **um contêiner** com vários **processos workers do Uvicorn** dentro.

### Entenda a pergunta { #understand-the-question }

* Verifique se você consegue entender qual é o **objetivo** e o caso de uso de quem está perguntando.

* Depois verifique se a pergunta (a grande maioria são perguntas) está **clara**.

* Em muitos casos a pergunta feita é sobre uma solução imaginada pela pessoa usuária, mas pode haver uma solução **melhor**. Se você entender melhor o problema e o caso de uso, pode sugerir uma **solução alternativa** melhor.

### Entiende la pregunta { #understand-the-question }

* Revisa si puedes entender cuál es el **propósito** y el caso de uso de la persona que pregunta.

* Luego revisa si la pregunta (la gran mayoría son preguntas) es **clara**.

* En muchos casos, la pregunta planteada es sobre una solución imaginaria del usuario, pero podría haber una **mejor**. Si puedes entender mejor el problema y el caso de uso, podrías sugerir una mejor **solución alternativa**.

* 📝 Remove mention of Celery in the project generators. PR [#12742](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/12742) by [@david-caro](https://github.com/david-caro).
* 📝 Update includes in `docs/en/docs/tutorial/header-param-models.md`. PR [#12814](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/12814) by [@zhaohan-dong](https://github.com/zhaohan-dong).

Loss, @Aravind, @Arie, Ashutosh Das, AuréLien Geron, Bairen Yi, @bakunyo, Ben
Visser, Brady Zhou, Calpa Liu, Changming Sun, Chih Cheng Liang, Christopher
Berner, Clark Zinzow, @Conchylicultor, Dan Ellis, Dan J, Dan Jarvis, Daniel
Ylitalo, Darren Garvey, David Norman, David Truong, @DavidNorman, Dimitar
Pavlov, Dmitry Persiyanov, @Eddie, @elirex, Erfan Noury, Eron Wright, Evgeny