## Retornando uma `Response`

O exemplo acima mostra todas as partes que você precisa, mas ainda não é muito útil, já que você poderia ter retornado o `item` diretamente, e o **FastAPI** colocaria em uma `JSONResponse` para você, convertendo em um `dict`, etc. Tudo isso por padrão.

Agora, vamos ver como você pode usar isso para retornar uma resposta personalizada.

només
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nostra
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nostres
o
oh
oi
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pas
pel
pels
per
però
perquè
poc 
poca
pocs
poques
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quan
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seus
seva
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### Proibindo Cabeçalhos adicionais

Em alguns casos de uso especiais (provavelmente não muito comuns), você pode querer **restringir** os cabeçalhos que você quer receber.

Você pode usar a configuração dos modelos do Pydantic para proibir (`forbid`) quaisquer campos `extra`:

//// tab | Python 3.10+

```Python hl_lines="10"
{!> ../../docs_src/header_param_models/tutorial002_an_py310.py!}
```

////

Nesse caso, você poderia querer documentar como essa API externa *deveria* ser. Que *operação de rota* ela deveria ter, que corpo ela deveria esperar, que resposta ela deveria retornar, etc.

## Um aplicativo com callbacks

Vamos ver tudo isso com um exemplo.

Imagine que você tem um aplicativo que permite criar faturas.

Esse sistema foi pensado para ser fácil de usar, e permitir que qualquer desenvolvedor possa integrar facilmente outros componentes ao **FastAPI**.

## O que é "Injeção de Dependência"

**"Injeção de Dependência"** no mundo da programação significa, que existe uma maneira de declarar no seu código (nesse caso, suas *funções de operação de rota*) para declarar as coisas que ele precisa para funcionar e que serão utilizadas: "dependências".

## Definir Parâmetros `File`

Crie parâmetros de arquivo da mesma forma que você faria para `Body` ou `Form`:

{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_an_py39.py hl[9] *}

/// info | Informação

`File` é uma classe que herda diretamente de `Form`.

Mas lembre-se que quando você importa `Query`, `Path`, `File` e outros de `fastapi`, eles são, na verdade, funções que retornam classes especiais.

///

/// tip | Dica

///

/// tip | "Dica"

Perceba que nesse caso nós estamos usando a função padrão do Python `open()` que interage com um arquivo.

Então, isso envolve I/O (input/output), que exige "esperar" que coisas sejam escritas em disco.

Mas `open()` não usa `async` e `await`.

# Subdependências

Você pode criar dependências que possuem **subdependências**.

Elas podem ter o nível de **profundidade** que você achar necessário.

O **FastAPI** se encarrega de resolver essas dependências.

## Primeira dependência "injetável"

Você pode criar uma primeira dependência (injetável) dessa forma:

//// tab | Python 3.10+

```Python hl_lines="8-9"
{!> ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py!}
```

Eu vou mostrar como construir uma **imagem Docker** para FastAPI **do zero**, baseado na **imagem oficial do Python**.

Isso é o que você quer fazer na **maioria dos casos**, por exemplo:

* Usando **Kubernetes** ou ferramentas similares
* Quando rodando em uma **Raspberry Pi**
* Usando um serviço em nuvem que irá rodar uma imagem de contêiner para você, etc.

### O Pacote Requirements

## Detalhes

O primeiro `"/static"` refere-se à subrota em que este "subaplicativo" será "montado". Portanto, qualquer caminho que comece com `"/static"` será tratado por ele.

O `directory="static"` refere-se ao nome do diretório que contém seus arquivos estáticos.

O `name="static"` dá a ela um nome que pode ser usado internamente pelo FastAPI.