Note que `Field` é importado diretamente do `pydantic`, não do `fastapi` como todo o resto (`Query`, `Path`, `Body`, etc).

///

## Declare atributos do modelo { #declare-model-attributes }

Você pode então utilizar `Field` com atributos do modelo:

{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[11:14] *}

`Field` funciona da mesma forma que `Query`, `Path` e `Body`, ele possui todos os mesmos parâmetros, etc.

Você provavelmente quer testar o provedor externo uma vez, mas não necessariamente chamá-lo em todos os testes que executarem.

Neste caso, você pode sobrepor (*override*) a dependência que chama o provedor, e utilizar uma dependência customizada que retorna um *mock* do usuário, apenas para os seus testes.

### Utilize o atributo `app.dependency_overrides` { #use-the-app-dependency-overrides-attribute }

Mas você ainda quer ser capaz de filtrar e converter o dado que você retornará com um `response_model`.

Para estes casos, você pode utilizar um parâmetro `Response`.

## Use um parâmetro `Response` { #use-a-response-parameter }

Você pode declarar um parâmetro do tipo `Response` em sua *função de operação de rota* (assim como você pode fazer para cookies e headers).

Et il enregistrera la valeur renvoyée dans un <dfn title="Un utilitaire/système pour stocker des valeurs calculées/générées, afin de les réutiliser au lieu de les recalculer.">« cache »</dfn> et la transmettra à tous les « dependants » qui en ont besoin dans cette requête spécifique, au lieu d'appeler la dépendance plusieurs fois pour la même requête.

///

## Uma aplicação com webhooks { #an-app-with-webhooks }

Quando você cria uma aplicação com o **FastAPI**, existe um atributo chamado `webhooks`, que você utilizar para defini-los da mesma maneira que você definiria as suas **operações de rotas**, utilizando por exemplo `@app.webhooks.post()`.

{* ../../docs_src/openapi_webhooks/tutorial001_py310.py hl[9:12,15:20] *}

Antes de definir `convert_underscores` como `False`, tenha em mente que alguns proxies e servidores HTTP não permitem o uso de cabeçalhos com sublinhados.

///

## Resumo { #summary }

**FastAPI** sait quoi faire dans chaque cas et comment réutiliser le même objet, afin que toutes les tâches d'arrière-plan soient fusionnées et que les tâches soient ensuite exécutées en arrière-plan :

{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial002_an_py310.py hl[13,15,22,25] *}

{* ../../docs_src/response_directly/tutorial001_py310.py hl[5:6,20:21] *}

/// note | Detalhes Técnicos

Você também pode utilizar `from starlette.responses import JSONResponse`.

Probemos eso en un ejemplo con etiquetas para `users` y `items`.

Crea metadata para tus etiquetas y pásala al parámetro `openapi_tags`:

{* ../../docs_src/metadata/tutorial004_py310.py hl[3:16,18] *}

Nota que puedes utilizar Markdown dentro de las descripciones, por ejemplo "login" se mostrará en negrita (**login**) y "fancy" se mostrará en cursiva (_fancy_).

/// tip | Consejo

No tienes que agregar metadata para todas las etiquetas que uses.

```

Nesse caso,  `fluffy` é uma instância da classe `Cat`.

E para criar `fluffy`, você está "chamando" `Cat`.

Então, uma classe Python também é "chamável".

Então, no **FastAPI**, você pode utilizar uma classe Python como uma dependência.

O que o FastAPI realmente verifica, é se a dependência é algo chamável (função, classe, ou outra coisa) e os parâmetros que foram definidos.