## Detalhes sobre o objeto `Request` { #details-about-the-request-object }

Como o **FastAPI** é na verdade o **Starlette** por baixo, com camadas de diversas funcionalidades por cima, você pode utilizar o objeto [`Request`](https://www.starlette.dev/requests/) do Starlette diretamente quando precisar.

Ser capaz de utilizar funções assíncronas em seus testes pode ser útil, por exemplo, quando você está realizando uma consulta em seu banco de dados de maneira assíncrona. Imagine que você deseja testar realizando requisições para a sua aplicação FastAPI e depois verificar que a sua aplicação inseriu corretamente as informações no banco de dados, ao utilizar uma biblioteca assíncrona para banco de dados.

# HTTP Basic Auth { #http-basic-auth }

Para os casos mais simples, você pode utilizar o HTTP Basic Auth.

No HTTP Basic Auth, a aplicação espera um cabeçalho que contém um usuário e uma senha.

Caso ela não receba, ela retorna um erro HTTP 401 "Unauthorized".

E retorna um cabeçalho `WWW-Authenticate` com o valor `Basic`, e um parâmetro opcional `realm`.

Isso sinaliza ao navegador para mostrar o prompt integrado para um usuário e senha.

{* ../../docs_src/dependency_testing/tutorial001_an_py310.py hl[26:27,30] *}

/// tip | Consejo

Puedes sobreescribir una dependencia utilizada en cualquier lugar de tu aplicación **FastAPI**.

La dependencia original podría ser utilizada en una *path operation function*, un *path operation decorator* (cuando no usas el valor de retorno), una llamada a `.include_router()`, etc.

FastAPI todavía podrá sobrescribirla.

Y luego puedes devolver cualquier objeto que necesites, como lo harías normalmente (un `dict`, un modelo de base de datos, etc).

Y si declaraste un `response_model`, todavía se utilizará para filtrar y convertir el objeto que devolviste.

Fíjate que `Field` se importa directamente desde `pydantic`, no desde `fastapi` como el resto (`Query`, `Path`, `Body`, etc).

///

## Declarar atributos del modelo { #declare-model-attributes }

Después puedes utilizar `Field` con los atributos del modelo:

{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[11:14] *}

`Field` funciona de la misma manera que `Query`, `Path` y `Body`, tiene todos los mismos parámetros, etc.

            "input": "plumbus"
        }
    ]
}
```

## Resumo { #summary }

Você pode utilizar **modelos Pydantic** para declarar **parâmetros de consulta** no **FastAPI**. 😎

/// tip | Dica

Alerta de spoiler: você também pode utilizar modelos Pydantic para declarar cookies e cabeçalhos, mas você irá ler sobre isso mais a frente no tutorial. 🤫

Você pode utilizar `async def` ou apenas `def`.

E você pode declarar dependências utilizando `async def` dentro de *funções de operação de rota* definidas com `def`, ou declarar dependências com `def` e utilizar dentro de *funções de operação de rota* definidas com `async def`, etc.

Não faz diferença. O **FastAPI** sabe o que fazer.

    * Se você quer fazer comparações com o Uvicorn, compare com Daphne, Hypercorn, uWSGI, etc. Servidores de Aplicação.
* **Starlette**:

5. Copiar el directorio `./app` dentro del directorio `/code`.

    Como esto contiene todo el código, que es lo que **cambia con más frecuencia**, la **caché de Docker** no se utilizará para este u otros **pasos siguientes** fácilmente.

    Así que es importante poner esto **cerca del final** del `Dockerfile`, para optimizar los tiempos de construcción de la imagen del contenedor.