# Dependências Globais { #global-dependencies }

Para alguns tipos de aplicação você pode querer adicionar dependências para toda a aplicação.

De forma semelhante a [adicionar `dependencies` aos *decoradores de operação de rota*](dependencies-in-path-operation-decorators.md), você pode adicioná-las à aplicação `FastAPI`.

Nesse caso, elas serão aplicadas a todas as *operações de rota* da aplicação:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial012_an_py310.py hl[17] *}

Você pode usar esse _template_ para começar, já que ele inclui várias configurações iniciais, segurança, banco de dados, e alguns _endpoints_ de API já feitos para você.

Repositório GitHub: [Full Stack FastAPI Template](https://github.com/tiangolo/full-stack-fastapi-template)

# Tipos avanzados de Python { #advanced-python-types }

Aquí tienes algunas ideas adicionales que podrían ser útiles al trabajar con tipos de Python.

## Usar `Union` u `Optional` { #using-union-or-optional }

Si por alguna razón tu código no puede usar `|`, por ejemplo si no está en una anotación de tipos sino en algo como `response_model=`, en lugar de usar la barra vertical (`|`) puedes usar `Union` de `typing`.

<img src="/img/tutorial/additional-responses/image01.png">

## Combinar retornos predefinidos e personalizados { #combine-predefined-responses-and-custom-ones }

Você pode querer possuir alguns retornos predefinidos que são aplicados para diversas *operações de rota*, porém você deseja combinar com retornos personalizados que são necessários para cada *operação de rota*.

* Adicione controles de permissão mais granulares com escopos OAuth2 quando necessário.
* ...etc.

No entanto, você pode ter um caso de uso muito específico em que realmente precisa desabilitar a documentação da API para algum ambiente (por exemplo, para produção) ou dependendo de configurações de variáveis de ambiente.

## OpenAPI condicional com configurações e variáveis de ambiente { #conditional-openapi-from-settings-and-env-vars }

Você pode combinar *operações de rota* normais do FastAPI com GraphQL na mesma aplicação.

/// tip | Dica

**GraphQL** resolve alguns casos de uso muito específicos.

Ele tem **vantagens** e **desvantagens** quando comparado a **web APIs** comuns.

Certifique-se de avaliar se os **benefícios** para o seu caso de uso compensam as **desvantagens**. 🤓

# Codificador Compatível com JSON { #json-compatible-encoder }

Existem alguns casos em que você pode precisar converter um tipo de dados (como um modelo Pydantic) para algo compatível com JSON (como um `dict`, `list`, etc).

Por exemplo, se você precisar armazená-lo em um banco de dados.

Para isso, **FastAPI** fornece uma função `jsonable_encoder()`.

## Usando a função `jsonable_encoder` { #using-the-jsonable-encoder }

# Retorno - Altere o Código de Status { #response-change-status-code }

Você provavelmente leu anteriormente que você pode definir um [Código de Status do Retorno](../tutorial/response-status-code.md) padrão.

Porém em alguns casos você precisa retornar um código de status diferente do padrão.

## Caso de uso { #use-case }

Por exemplo, imagine que você deseja retornar um código de status HTTP de "OK" `200` por padrão.

O usuário da sua API (um desenvolvedor externo) criará uma fatura na sua API com um request POST.

Então sua API irá (vamos imaginar):

* Enviar a fatura para algum cliente do desenvolvedor externo.
* Coletar o dinheiro.
* Enviar a notificação de volta para o usuário da API (o desenvolvedor externo).

## Caso de uso { #use-case }

Vamos começar com um exemplo de **caso de uso** e então ver como resolvê-lo com isso.

Vamos imaginar que você tem alguns **modelos de Aprendizado de Máquina** que deseja usar para lidar com as requisições. 🤖

Os mesmos modelos são compartilhados entre as requisições, então não é um modelo por requisição, ou um por usuário, ou algo parecido.