Depois ele irá converter e validar os dados. Assim, quando você utilizar aquele objeto `settings`, os dados terão o tipo que você declarou (e.g. `items_per_user` será do tipo `int`).

### Usando o objeto `settings`

Depois, Você pode utilizar o novo objeto `settings` na sua aplicação:

{* ../../docs_src/settings/tutorial001.py hl[18:20] *}

### Executando o servidor

# Utilizando o Request diretamente

Até agora você declarou as partes da requisição que você precisa utilizando os seus tipos.

Obtendo dados de:

* Os parâmetros das rotas.
* Cabeçalhos (*Headers*).
* Cookies.
* etc.

E ao fazer isso, o **FastAPI** está validando as informações, convertendo-as e gerando documentação para a sua API automaticamente.

Porém há situações em que você possa precisar acessar o objeto `Request` diretamente.

///

## Ordene os parâmetros de acordo com sua necessidade

Suponha que você queira declarar o parâmetro de consulta `q` como uma `str` obrigatória.

E você não precisa declarar mais nada em relação a este parâmetro, então você não precisa necessariamente usar `Query`.

Mas você ainda precisa usar `Path` para o parâmetro de rota `item_id`.

# Templates

Você pode usar qualquer template engine com o **FastAPI**.

Uma escolha comum é o Jinja2, o mesmo usado pelo Flask e outras ferramentas.

Existem utilitários para configurá-lo facilmente que você pode usar diretamente em sua aplicação **FastAPI** (fornecidos pelo Starlette).

## Instalação de dependências

Para instalar o `jinja2`, siga o código abaixo:

<div class="termy">

```console
$ pip install jinja2
```

# Adicionando WSGI - Flask, Django, entre outros

Como você viu em [Sub Applications - Mounts](sub-applications.md){.internal-link target=_blank} e [Behind a Proxy](behind-a-proxy.md){.internal-link target=_blank}, você pode **"montar"** aplicações WSGI.

Para isso, você pode utilizar o `WSGIMiddleware` para encapsular a sua aplicação WSGI, como por exemplo Flask, Django, etc.

## Usando o `WSGIMiddleware`

Você precisa importar o `WSGIMiddleware`.

Eles tendem a exigir configurações mais complexas, um gerenciador de fila de mensagens/tarefas, como RabbitMQ ou Redis, mas permitem que você execute tarefas em segundo plano em vários processos e, especialmente, em vários servidores.

## Dataclasses em Estruturas de Dados Aninhadas

Você também pode combinar `dataclasses` com outras anotações de tipo para criar estruturas de dados aninhadas.

Em alguns casos, você ainda pode ter que usar a versão do Pydantic das `dataclasses`. Por exemplo, se você tiver erros com a documentação da API gerada automaticamente.

Mas é possível personalizá-los, você pode definir um CDN específico ou providenciar os arquivos você mesmo.

## CDN Personalizado para JavaScript e CSS

Vamos supor que você deseja usar um <abbr title="Content Delivery Network">CDN</abbr> diferente, por exemplo, você deseja usar `https://unpkg.com/`.

Isso pode ser útil se, por exemplo, você mora em um país que restringe algumas URLs.

///

/// tip | Dica

Para declarar o corpo de arquivos, você precisa utilizar `File`, do contrário os parâmetros seriam interpretados como parâmetros de consulta ou corpo (JSON) da requisição.

///

Os arquivos serão enviados como "form data".

Se você declarar o tipo do seu parâmetro na sua *função de operação de rota* como `bytes`, o **FastAPI** irá ler o arquivo para você e você receberá o conteúdo como `bytes`.

### Tags com Enums

Se você tem uma grande aplicação, você pode acabar acumulando **várias tags**, e você gostaria de ter certeza de que você sempre usa a **mesma tag** para *operações de rota* relacionadas.

Nestes casos, pode fazer sentido armazenar as tags em um `Enum`.

**FastAPI** suporta isso da mesma maneira que com strings simples:

{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial002b.py hl[1,8:10,13,18] *}