Luego usamos el request directamente, y extraemos el cuerpo como `bytes`. Esto significa que FastAPI ni siquiera intentará hacer parse de la carga útil del request como JSON.

Y luego en nuestro código, hacemos parse de ese contenido YAML directamente, y nuevamente estamos usando el mismo modelo Pydantic para validar el contenido YAML:

Más adelante, cuando leas sobre cómo estructurar aplicaciones más grandes ([Aplicaciones Más Grandes - Múltiples Archivos](../../tutorial/bigger-applications.md)), posiblemente con múltiples archivos, aprenderás cómo declarar un único parámetro `dependencies` para un grupo de *path operations*.

## Dependencias Globales { #global-dependencies }

Alguns editores de texto checam parâmetros de funções não utilizados, e os mostram como erros.

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

Eso no añade ninguna seguridad extra a tu API, las *path operations* seguirán estando disponibles donde están.

Si hay una falla de seguridad en tu código, seguirá existiendo.

Então utilizamos a requisição diretamente e extraímos o corpo como `bytes`. Isso significa que o FastAPI não vai sequer tentar analisar o payload da requisição como JSON.

E então no nosso código, nós analisamos o conteúdo YAML diretamente e, em seguida, estamos usando novamente o mesmo modelo Pydantic para validar o conteúdo YAML:

Você também poderia usar `from starlette.templating import Jinja2Templates`.

**FastAPI** fornece o mesmo `starlette.templating` como `fastapi.templating` apenas como uma conveniência para você, o desenvolvedor. Mas a maioria das respostas disponíveis vêm diretamente do Starlette. O mesmo acontece com `Request` e `StaticFiles`.

///

## Escrevendo templates { #writing-templates }

Puedes aprender cómo usarlos y cómo están integrados en **FastAPI** más adelante en la **Guía de Usuario Avanzada**.

## Resumen { #recap }

Con lo que has visto hasta ahora, puedes configurar una aplicación **FastAPI** segura usando estándares como OAuth2 y JWT.

///

## Outras Chamadas de Funções Assíncronas { #other-asynchronous-function-calls }

Como a função de teste agora é assíncrona, você pode chamar (e `await`) outras funções `async` além de enviar requisições para a sua aplicação FastAPI em seus testes, exatamente como você as chamaria em qualquer outro lugar do seu código.

/// tip | Dica

 - [OGNL](https://github.com/codelibs/fess-script-ognl)

## Informações de Desenvolvimento

### Obter Código Fonte

1. Clone o repositório do Fess:
    ```
    $ cd ~/workspace
    $ git clone https://github.com/codelibs/fess.git
    ```

2. Importe o repositório clonado como um projeto [Maven](https://maven.apache.org/) no [Eclipse](https://www.eclipse.org/eclipseide/) ou em outro IDE.

Las versiones anteriores de Starlette incluían una clase `GraphQLApp` para integrar con [Graphene](https://graphene-python.org/).

Fue deprecada de Starlette, pero si tienes código que lo usaba, puedes fácilmente **migrar** a [starlette-graphene3](https://github.com/ciscorn/starlette-graphene3), que cubre el mismo caso de uso y tiene una **interfaz casi idéntica**.

/// tip | Consejo