Como **FastAPI** es en realidad **Starlette** por debajo, con una capa de varias herramientas encima, puedes usar el objeto de Starlette [`Request`](https://www.starlette.dev/requests/) directamente cuando lo necesites.

Você envia ao serviço um *token* e ele retorna um usuário autenticado.

Este provedor pode cobrar por requisição, e chamá-lo pode levar mais tempo do que se você tivesse um usuário fixo para os testes.

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

El valor generado es lo que se inyecta en *path operations* y otras dependencias:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py310.py hl[4] *}

El código posterior al `yield` statement se ejecuta después del response:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py310.py hl[5:6] *}

/// tip | Consejo

Puedes usar funciones `async` o regulares.

Para hacer eso, declaramos un método `__call__`:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py310.py hl[12] *}

En este caso, este `__call__` es lo que **FastAPI** usará para comprobar parámetros adicionales y sub-dependencias, y es lo que llamará para pasar un valor al parámetro en tu *path operation function* más adelante.

## Parametrizar la instance { #parameterize-the-instance }

<div class="termy">

```console
$ python myapp.py
```

</div>

pero no es llamado cuando otro archivo lo importa, como en:

```Python
from myapp import app
```

#### Más detalles { #more-details }

Supongamos que tu archivo se llama `myapp.py`.

Si lo ejecutas con:

<div class="termy">

```console
$ python myapp.py
```

</div>

Y luego puedes establecer cookies en ese objeto de response *temporal*.

{* ../../docs_src/response_cookies/tutorial002_py310.py hl[1, 8:9] *}

Y entonces puedes devolver cualquier objeto que necesites, como normalmente lo harías (un `dict`, un modelo de base de datos, etc).

Y si declaraste un `response_model`, todavía se utilizará para filtrar y convertir el objeto que devolviste.

### Instalar `pydantic-settings` { #install-pydantic-settings }

Primeiro, certifique-se de criar seu [ambiente virtual](../virtual-environments.md), ativá-lo e então instalar o pacote `pydantic-settings`:

<div class="termy">

```console
$ pip install pydantic-settings
---> 100%
```

</div>

Ele também vem incluído quando você instala os extras `all` com:

`swagger_ui_parameters` recibe un diccionario con las configuraciones pasadas directamente a Swagger UI.

FastAPI convierte las configuraciones a **JSON** para hacerlas compatibles con JavaScript, ya que eso es lo que Swagger UI necesita.

## Desactivar el resaltado de sintaxis { #disable-syntax-highlighting }

Por ejemplo, podrías desactivar el resaltado de sintaxis en Swagger UI.

Luego, cerca del final del `Dockerfile`, copiamos todo el código. Como esto es lo que **cambia con más frecuencia**, lo ponemos cerca del final, porque casi siempre, cualquier cosa después de este paso no podrá usar la caché.

```Dockerfile
COPY ./app /code/app
```

O `RequestValidationError` contém o `body` que ele recebeu de dados inválidos.

Você pode utilizá-lo enquanto desenvolve seu app para registrar o *body* e debugá-lo, e assim retorná-lo ao usuário, etc.

{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial005_py310.py hl[14] *}

Tente enviar um item inválido como este:

```JSON
{
  "title": "towel",
  "size": "XL"
}
```