Para estos casos, tu aplicación **FastAPI** tiene un atributo `app.dependency_overrides`, es un simple `dict`.

Para sobrescribir una dependencia para las pruebas, colocas como clave la dependencia original (una función), y como valor, tu dependencia para sobreescribir (otra función).

Y entonces **FastAPI** llamará a esa dependencia para sobreescribir en lugar de la dependencia original.

Ter `dependencies` no `APIRouter` pode ser usado, por exemplo, para exigir autenticação para um grupo inteiro de *operações de rota*. Mesmo que as dependências não sejam adicionadas individualmente a cada uma delas.

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/// check | Verifique

Os parâmetros `prefix`, `tags`, `responses` e `dependencies` são (como em muitos outros casos) apenas um recurso do **FastAPI** para ajudar a evitar duplicação de código.

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...
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Eso confirma que puedes servir archivos estáticos desde tu aplicación, y que colocaste los archivos estáticos para la documentación en el lugar correcto.

Ahora podemos configurar la aplicación para usar esos archivos estáticos para la documentación.

### Desactiva la documentación automática para archivos estáticos { #disable-the-automatic-docs-for-static-files }

    * Ler outras ideias, artigos e conhecer ferramentas que criei.
    * Me seguir para ver quando eu publicar algo novo.

## Tweet sobre o **FastAPI** { #tweet-about-fastapi }

[Tweet sobre o **FastAPI**](https://x.com/compose/tweet?text=I'm loving @fastapi because... https://github.com/fastapi/fastapi) e conte para mim e para outras pessoas por que você gosta dele. 🎉

Agora nós declaramos que a *operação de rota* para `/users/me/items/` exige o escopo `items`.

Para isso, nós importamos e utilizamos `Security` de `fastapi`.

Você pode utilizar `Security` para declarar dependências (assim como `Depends`), porém o `Security` também recebe o parâmetro `scopes` com uma lista de escopos (strings).

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Si `bump-pydantic` no funciona para tu caso de uso, puedes usar la compatibilidad de modelos Pydantic v1 y v2 en la misma app para hacer la migración a Pydantic v2 de forma gradual.

Podrías primero actualizar Pydantic para usar la última versión 2, y cambiar los imports para usar `pydantic.v1` para todos tus modelos.

/// tip | Consejo

Docker ha sido una de las herramientas principales para crear y gestionar **imágenes de contenedor** y **contenedores**.

Y hay un [Docker Hub](https://hub.docker.com/) público con **imágenes de contenedores oficiales** pre-hechas para muchas herramientas, entornos, bases de datos y aplicaciones.

Por ejemplo, hay una [Imagen de Python](https://hub.docker.com/_/python) oficial.

Y hay muchas otras imágenes para diferentes cosas como bases de datos, por ejemplo para:

                    }
                }
            }
        }
    }
}
```

## Media types adicionais para o retorno principal { #additional-media-types-for-the-main-response }

Você pode utilizar o mesmo parâmetro `responses` para adicionar diferentes media types para o mesmo retorno principal.

`@lru_cache` es parte de `functools`, que es parte del paquete estándar de Python, puedes leer más sobre él en las [docs de Python para `@lru_cache`](https://docs.python.org/3/library/functools.html#functools.lru_cache).

## Resumen { #recap }