Así que, puedes usar `user_agent` como normalmente lo harías en código Python, en lugar de necesitar capitalizar las primeras letras como `User_Agent` o algo similar.

Si por alguna razón necesitas desactivar la conversión automática de guiones bajos a guiones, establece el parámetro `convert_underscores` de `Header` a `False`:

Lembre-se de que dataclasses não podem fazer tudo o que os modelos Pydantic podem fazer.

Então, você ainda pode precisar usar modelos Pydantic.

Mas se você tem um monte de dataclasses por aí, este é um truque legal para usá-las para alimentar uma API web usando FastAPI. 🤓

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## Dataclasses em `response_model` { #dataclasses-in-response-model }

Você também pode usar `dataclasses` no parâmetro `response_model`:

Puedes combinar `dataclasses` con otras anotaciones de tipos en muchas combinaciones diferentes para formar estructuras de datos complejas.

Revisa las anotaciones en el código arriba para ver más detalles específicos.

## Aprende Más { #learn-more }

También puedes combinar `dataclasses` con otros modelos de Pydantic, heredar de ellos, incluirlos en tus propios modelos, etc.

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/// note | Detalles Técnicos de Starlette

El `UploadFile` de **FastAPI** hereda directamente del `UploadFile` de **Starlette**, pero añade algunas partes necesarias para hacerlo compatible con **Pydantic** y las otras partes de FastAPI.

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## Qué es "Form Data" { #what-is-form-data }

# https://github.com/apache/lucene-solr/blob/master/lucene/analysis/common/src/resources/org/apache/lucene/analysis/snowball/spanish_stop.txt
de
la
que
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en
y
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del
se
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sí
porque
esta
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cuando
muy
sin
sobre
también
me
hasta
hay
donde
quien
desde
todo

/// note | Detalles Técnicos

También podrías usar `from starlette.responses import Response` o `from starlette.responses import JSONResponse`.

**FastAPI** proporciona las mismas `starlette.responses` como `fastapi.responses` solo por conveniencia para ti, el desarrollador. Pero la mayoría de los responses disponibles provienen directamente de Starlette.

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## Bibliotecas GraphQL { #graphql-libraries }

Aqui estão algumas das bibliotecas **GraphQL** que têm suporte **ASGI**. Você pode usá-las com **FastAPI**:

* <a href="https://strawberry.rocks/" class="external-link" target="_blank">Strawberry</a> 🍓

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### Función de Lifespan { #lifespan-function }

Lo primero que hay que notar es que estamos definiendo una función asíncrona con `yield`. Esto es muy similar a las Dependencias con `yield`.

{* ../../docs_src/events/tutorial003_py39.py hl[14:19] *}

La primera parte de la función, antes del `yield`, será ejecutada **antes** de que la aplicación comience.

`swagger_ui_parameters` recebe um dicionário com as configurações passadas diretamente para o Swagger UI.

O FastAPI converte as configurações para **JSON** para torná-las compatíveis com JavaScript, pois é disso que o Swagger UI precisa.

## Desabilitar destaque de sintaxe { #disable-syntax-highlighting }

Por exemplo, você pode desabilitar o destaque de sintaxe na UI do Swagger.

# Middleware { #middleware }

Puedes añadir middleware a las aplicaciones de **FastAPI**.

Un "middleware" es una función que trabaja con cada **request** antes de que sea procesada por cualquier *path operation* específica. Y también con cada **response** antes de devolverla.

* Toma cada **request** que llega a tu aplicación.
* Puede entonces hacer algo a esa **request** o ejecutar cualquier código necesario.