Você verá a documentação automática da API para a sub-aplicação, incluindo apenas suas próprias _operações de rota_, todas sob o prefixo de sub-path correto `/subapi`:

<img src="/img/tutorial/sub-applications/image02.png">

## Declare parâmetros de `Header` { #declare-header-parameters }

Então declare os paramêtros de cabeçalho usando a mesma estrutura que em `Path`, `Query` e `Cookie`.

O primeiro valor é o valor padrão, você pode passar todas as validações adicionais ou parâmetros de anotação:

{* ../../docs_src/header_params/tutorial001_an_py310.py hl[9] *}

/// note | Detalhes Técnicos

## Declare parâmetros de `Cookie` { #declare-cookie-parameters }

Então declare os parâmetros de cookie usando a mesma estrutura que em `Path` e `Query`.

Você pode definir o valor padrão, assim como todas as validações extras ou parâmetros de anotação:

{* ../../docs_src/cookie_params/tutorial001_an_py310.py hl[9] *}

/// note | Detalhes Técnicos

Se você usa qualquer outra ferramenta para gerenciar suas instalações, como `uv`, Poetry, Pipenv ou outras, todas elas têm uma forma de definir versões específicas para seus pacotes.

## Versões disponíveis { #available-versions }

E sua aplicação **FastAPI** com WebSockets responderá de volta:

<img src="/img/tutorial/websockets/image03.png">

Você pode enviar (e receber) muitas mensagens:

<img src="/img/tutorial/websockets/image04.png">

E todas elas usarão a mesma conexão WebSocket.

## Usando `Depends` e outros { #using-depends-and-others }

Nos endpoints WebSocket você pode importar do `fastapi` e usar:

* `Depends`
* `Security`
* `Cookie`

{* ../../docs_src/configure_swagger_ui/tutorial003_py39.py hl[3] *}

## Outros parâmetros da UI do Swagger { #other-swagger-ui-parameters }

Para ver todas as outras configurações possíveis que você pode usar, leia a <a href="https://swagger.io/docs/open-source-tools/swagger-ui/usage/configuration/" class="external-link" target="_blank">documentação oficial dos parâmetros da UI do Swagger</a>.

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## Devolver una `Response` personalizada { #returning-a-custom-response }

El ejemplo anterior muestra todas las partes que necesitas, pero aún no es muy útil, ya que podrías haber devuelto el `item` directamente, y **FastAPI** lo colocaría en un `JSONResponse` por ti, convirtiéndolo a un `dict`, etc. Todo eso por defecto.

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```Python hl_lines="1"
async def needy_dependency(fresh_value: str = Depends(get_value, use_cache=False)):
    return {"fresh_value": fresh_value}
```

////

## Resumen { #recap }

Aparte de todas las palabras rimbombantes usadas aquí, el sistema de **Inyección de Dependencias** es bastante simple.

Solo son funciones que se ven igual que las *path operation functions*.

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

## Soporte del editor { #editor-support }

En tu editor, dentro de tu función, obtendrás anotaciones de tipos y autocompletado en todas partes (esto no sucedería si recibieras un `dict` en lugar de un modelo de Pydantic):

<img src="/img/tutorial/body/image03.png">

También recibirás chequeos de errores para operaciones de tipo incorrecto:

De la misma forma que con los modelos de Pydantic, declaras atributos de clase con anotaciones de tipos, y posiblemente, valores por defecto.

Puedes usar todas las mismas funcionalidades de validación y herramientas que usas para los modelos de Pydantic, como diferentes tipos de datos y validaciones adicionales con `Field()`.

//// tab | Pydantic v2