* size and makes us more conscious of which parts of a library we really need.
 *
 * WARNING: if you decide to do the minification by hand, make sure that you cover all paths of loading classes:
 * reflection, dynamic loading, etc. and understand how the library works internally.
 * These changes might break things in subtle ways otherwise.
 */
val keepPatterns = mapOf(

Und normalerweise ist es ein komplexes und „schwieriges“ Thema.

In vielen Frameworks und Systemen erfordert allein die Handhabung von Sicherheit und Authentifizierung viel Aufwand und Code (in vielen Fällen kann er 50 % oder mehr des gesamten geschriebenen Codes ausmachen).

        * `clientCredentials`
        * `authorizationCode`
    * But there is one specific "flow" that can be perfectly used for handling authentication in the same application directly:
        * `password`: some next chapters will cover examples of this.
* `openIdConnect`: has a way to define how to discover OAuth2 authentication data automatically.
    * This automatic discovery is what is defined in the OpenID Connect specification.


/// tip

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`:

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/header-param-models/image01.png">
</div>

**FastAPI** **extraerá** los datos para **cada campo** de los **headers** en el request y te dará el modelo Pydantic que definiste.

## Revisa la Documentación { #check-the-docs }

Puedes ver los headers requeridos en la interfaz de documentación en `/docs`:

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/header-param-models/image01.png">
</div>

## Prohibir Headers Extra { #forbid-extra-headers }

* Aplicar regras de segurança, autenticação, papéis de usuários, etc.
* E muitas outras coisas...

Tudo isso, enquanto minimizamos a repetição de código.

## Primeiros passos { #first-steps }

Vamos ver um exemplo simples. Tão simples que não será muito útil, por enquanto.

Mas dessa forma podemos focar em como o sistema de **Injeção de Dependência** funciona.

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

## Otros parámetros de Swagger UI { #other-swagger-ui-parameters }

Para ver todas las demás configuraciones posibles que puedes usar, lee la <a href="https://swagger.io/docs/open-source-tools/swagger-ui/usage/configuration/" class="external-link" target="_blank">documentación oficial de los parámetros de Swagger UI</a>.

## Caso de uso { #use-case }

Vamos começar com um exemplo de **caso de uso** e então ver como resolvê-lo com isso.

Vamos imaginar que você tem alguns **modelos de machine learning** que deseja usar para lidar com as requisições. 🤖

Da einfache Werte standardmäßig als Query-Parameter interpretiert werden, müssen Sie `Query` nicht explizit hinzufügen, Sie können einfach schreiben:

```Python
q: Union[str, None] = None
```

Oder in Python 3.10 und darüber:

```Python
q: str | None = None
```

Zum Beispiel:

{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial004_an_py310.py hl[28] *}

/// info | Info

Utilizando `dependencies` no *decorador da operação de rota* você pode garantir que elas serão executadas enquanto evita erros de editores/ferramentas.

Isso também pode ser útil para evitar confundir novos desenvolvedores que ao ver um parâmetro não usado no seu código podem pensar que ele é desnecessário.

///

/// info | Informação

Neste exemplo utilizamos cabeçalhos personalizados inventados `X-Key` e `X-Token`.