Mas se você sabe que não precisará usar a dependência depois de retornar da *função de operação de rota*, você pode usar `Depends(scope="function")` para dizer ao FastAPI que deve fechar a dependência depois que a *função de operação de rota* retornar, mas **antes** de a **resposta ser enviada**.

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008e_an_py310.py hl[12,16] *}

│   └── test_main.py
```

Digamos que agora o arquivo `main.py` com sua aplicação **FastAPI** tenha algumas outras **operações de rotas**.

Ele tem uma operação `GET` que pode retornar um erro.

Ele tem uma operação `POST` que pode retornar vários erros.

Ambas as *operações de rotas* requerem um cabeçalho `X-Token`.

{* ../../docs_src/app_testing/app_b_an_py310/main.py *}

## Usando `TestClient` { #using-testclient }

/// info | Información

Para usar `TestClient`, primero instala [`httpx`](https://www.python-httpx.org).

Asegúrate de crear un [entorno virtual](../virtual-environments.md), activarlo y luego instalarlo, por ejemplo:

```console
$ pip install httpx
```

///

Importa `TestClient`.

/// info | Información

Para usar formularios, primero instala [`python-multipart`](https://github.com/Kludex/python-multipart).

Asegúrate de crear un [entorno virtual](../virtual-environments.md), activarlo, y luego instalarlo, por ejemplo:

```console
$ pip install python-multipart
```

///

/// note | Nota

## Instalar `PyJWT` { #install-pyjwt }

Necesitamos instalar `PyJWT` para generar y verificar los tokens JWT en Python.

Asegúrate de crear un [entorno virtual](../../virtual-environments.md), activarlo y luego instalar `pyjwt`:

<div class="termy">

```console
$ pip install pyjwt

---> 100%
```

</div>

/// info | Información

`Header` es una clase "hermana" de `Path`, `Query` y `Cookie`. También hereda de la misma clase común `Param`.

Pero recuerda que cuando importas `Query`, `Path`, `Header`, y otros de `fastapi`, en realidad son funciones que retornan clases especiales.

///

/// info | Información

Para declarar headers, necesitas usar `Header`, porque de otra forma los parámetros serían interpretados como parámetros de query.

///

* Importe `Jinja2Templates`.
* Crie um objeto `templates` que você possa reutilizar posteriormente.
* Declare um parâmetro `Request` no *path operation* que retornará um template.
* Use o `templates` que você criou para renderizar e retornar uma `TemplateResponse`, passe o nome do template, o objeto `request` e um dicionário "context" com pares chave-valor a serem usados dentro do template do Jinja2.

{* ../../docs_src/templates/tutorial001_py310.py hl[4,11,15:18] *}

# Tâches d'arrière-plan { #background-tasks }

Vous pouvez définir des tâches d'arrière-plan qui seront exécutées après avoir retourné une réponse.

Ceci est utile pour les opérations qui doivent avoir lieu après une requête, mais où le client n'a pas réellement besoin d'attendre que l'opération soit terminée pour recevoir une réponse.

Cela comprend, par exemple :

* Les notifications par email envoyées après l'exécution d'une action :

///

/// check | Verifique

A forma como esse sistema de dependências foi projetado nos permite ter diferentes dependências (diferentes "dependables") que retornam um modelo `User`.

Não estamos restritos a ter apenas uma dependência que possa retornar esse tipo de dado.

///

## Outros modelos { #other-models }

#### O `.model_dump()` do Pydantic { #pydantics-model-dump }

`user_in` é um modelo Pydantic da classe `UserIn`.

Os modelos Pydantic possuem um método `.model_dump()` que retorna um `dict` com os dados do modelo.

Então, se criarmos um objeto Pydantic `user_in` como:

```Python
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="******@****.***")
```

e depois chamarmos: