Você também define de alguma maneira em quais **momentos** a sua aplicação mandará essas requisições ou eventos.

E os **seus usuários** definem de alguma forma (em algum painel por exemplo) a **URL** que a sua aplicação deve enviar essas requisições.

* y la aplicación no tiene ninguna autenticación, espera que cualquier request de la misma red sea confiable.

## Ejemplo de ataque { #example-attack }

Imagina que construyes una forma de ejecutar un agente de IA local.

Provee un API en

```
http://localhost:8000/v1/agents/multivac
```

También hay un frontend en

```
http://localhost:8000
```

/// tip | Consejo

```Python
from unicorn import UnicornMiddleware

app = SomeASGIApp()

new_app = UnicornMiddleware(app, some_config="rainbow")
```

Pero FastAPI (en realidad Starlette) proporciona una forma más simple de hacerlo que asegura que los middlewares internos manejen errores del servidor y los controladores de excepciones personalizadas funcionen correctamente.

Para eso, usas `app.add_middleware()` (como en el ejemplo para CORS).

Si utilizas cualquier otra herramienta para gestionar tus instalaciones, como `uv`, Poetry, Pipenv, u otras, todas tienen una forma que puedes usar para definir versiones específicas para tus paquetes.

## Versiones disponibles { #available-versions }

Então, um objeto `datetime` teria que ser convertido em um `str` contendo os dados no [formato ISO](https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601).

Da mesma forma, este banco de dados não receberia um modelo Pydantic (um objeto com atributos), apenas um `dict`.

Você pode usar a função `jsonable_encoder` para resolver isso.

Pero queremos poder parametrizar ese contenido fijo.

## Una *instance* "callable" { #a-callable-instance }

En Python hay una forma de hacer que una instance de una clase sea un "callable".

No la clase en sí (que ya es un callable), sino una instance de esa clase.

Para hacer eso, declaramos un método `__call__`:

### Cachear el esquema de OpenAPI { #cache-the-openapi-schema }

Puedes usar la propiedad `.openapi_schema` como un "cache", para almacenar tu esquema generado.

De esa forma, tu aplicación no tendrá que generar el esquema cada vez que un usuario abra la documentación de tu API.

Se generará solo una vez, y luego se usará el mismo esquema cacheado para las siguientes requests.

O **FastAPI** se encarrega de resolver essas dependências.

## Primeira dependência "dependable" { #first-dependency-dependable }

Você pode criar uma primeira dependência ("dependable") dessa forma:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[8:9] *}

Esse código declara um parâmetro de consulta opcional, `q`, com o tipo `str`, e então retorna esse parâmetro.

Poderia parecer assim:

```plaintext
/usr/local/bin:/usr/bin:/bin:/usr/sbin:/sbin:/opt/custompython/bin
```

Dessa forma, ao digitar `python` no terminal, o sistema encontrará o programa Python em `/opt/custompython/bin` (último diretório) e o utilizará.

////

//// tab | Windows

/// tip | Consejo

Normalmente tendrás mucho mejor rendimiento usando un [Response Model](../tutorial/response-model.md) que devolviendo un `JSONResponse` directamente, ya que de esa forma serializa los datos usando Pydantic, en Rust.

///

## Devolver una `Response` { #return-a-response }

De hecho, puedes devolver cualquier `Response` o cualquier subclase de ella.

/// info | Información