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/// info | Informação

Neste exemplo utilizamos cabeçalhos personalizados inventados `X-Key` e `X-Token`.

Mas em situações reais, como implementações de segurança, você pode obter mais vantagens em usar as [Ferramentas de segurança integradas (o próximo capítulo)](../security/index.md){.internal-link target=_blank}.

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## Erros das dependências e valores de retorno { #dependencies-errors-and-return-values }

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/// note | Detalles Técnicos

También podrías usar `from starlette.requests import Request`.

**FastAPI** lo proporciona como una conveniencia para ti, el desarrollador. Pero viene directamente de Starlette.

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Em seguida, ele iniciará o servidor com seu código **FastAPI**, parará em seus pontos de interrupção, etc.

Veja como pode parecer:

<img src="/img/tutorial/debugging/image01.png">

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Se você usar o Pycharm, você pode:

* Abrir o menu "Executar".
* Selecionar a opção "Depurar...".
* Então um menu de contexto aparece.
* Selecionar o arquivo para depurar (neste caso, `main.py`).

</div>

## Proibindo Cabeçalhos adicionais { #forbid-extra-headers }

Em alguns casos de uso especiais (provavelmente não muito comuns), você pode querer **restringir** os cabeçalhos que você quer receber.

Você pode usar a configuração dos modelos do Pydantic para proibir (`forbid`) quaisquer campos `extra`:

{* ../../docs_src/header_param_models/tutorial002_an_py310.py hl[10] *}

Dependiendo de tu caso de uso, podrías preferir usar un paquete diferente, pero si me preguntas, probablemente te sugeriría probar **Strawberry**.

Aquí tienes una pequeña vista previa de cómo podrías integrar Strawberry con FastAPI:

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 }

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/// note | Detalhes Técnicos

Você também pode usar `from starlette.requests import Request`.

**FastAPI** fornece isso como uma conveniência para você, o desenvolvedor. Mas vem diretamente da Starlette.

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# Tutorial - Guía del Usuario { #tutorial-user-guide }

Este tutorial te muestra cómo usar **FastAPI** con la mayoría de sus funcionalidades, paso a paso.

Cada sección se basa gradualmente en las anteriores, pero está estructurada para separar temas, de manera que puedas ir directamente a cualquier sección específica para resolver tus necesidades específicas de API.

    * Entonces, al usar FastAPI estás ahorrando tiempo de desarrollo, bugs, líneas de código, y probablemente obtendrías el mismo rendimiento (o mejor) que si no lo usaras (ya que tendrías que implementarlo todo en tu código).

# Separación de Esquemas OpenAPI para Entrada y Salida o No { #separate-openapi-schemas-for-input-and-output-or-not }

Al usar **Pydantic v2**, el OpenAPI generado es un poco más exacto y **correcto** que antes. 😎

De hecho, en algunos casos, incluso tendrá **dos JSON Schemas** en OpenAPI para el mismo modelo Pydantic, para entrada y salida, dependiendo de si tienen **valores por defecto**.

Veamos cómo funciona eso y cómo cambiarlo si necesitas hacerlo.