---

Esto no ocurrirá si importas ese módulo (archivo).

Entonces, si tienes otro archivo `importer.py` con:

```Python
from myapp import app

# Algún código adicional
```

en ese caso, la variable creada automáticamente dentro de `myapp.py` no tendrá la variable `__name__` con un valor de `"__main__"`.

Así que, la línea:

```Python
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)
```

## Parâmetros opcionais { #optional-parameters }

Da mesma forma, você pode declarar parâmetros de consulta opcionais, definindo o valor padrão para `None`:

{* ../../docs_src/query_params/tutorial002_py310.py hl[7] *}

Nesse caso, o parâmetro da função `q` será opcional, e `None` será o padrão.

/// check | Verifique

Você também pode combinar `dataclasses` com outras anotações de tipo para criar estruturas de dados aninhadas.

Em alguns casos, você ainda pode ter que usar a versão do Pydantic das `dataclasses`. Por exemplo, se você tiver erros com a documentação da API gerada automaticamente.

Nesse caso, você pode simplesmente trocar as `dataclasses` padrão por `pydantic.dataclasses`, que é um substituto direto:

También puedes combinar `dataclasses` con otras anotaciones de tipos para crear estructuras de datos anidadas.

En algunos casos, todavía podrías tener que usar la versión de `dataclasses` de Pydantic. Por ejemplo, si tienes errores con la documentación de la API generada automáticamente.

En ese caso, simplemente puedes intercambiar los `dataclasses` estándar con `pydantic.dataclasses`, que es un reemplazo directo:

Nesse caso, o path original `/app` seria servido em `/api/v1/app`.

Embora todo o seu código esteja escrito assumindo que existe apenas `/app`.

{* ../../docs_src/behind_a_proxy/tutorial001_py39.py hl[6] *}

**"Inyección de Dependencias"** significa, en programación, que hay una manera para que tu código (en este caso, tus *path operation functions*) declare las cosas que necesita para funcionar y utilizar: "dependencias".

Y luego, ese sistema (en este caso **FastAPI**) se encargará de hacer lo que sea necesario para proporcionar a tu código esas dependencias necesarias ("inyectar" las dependencias).

Neste caso, você pode usar `typing.Dict` (ou simplesmente `dict` no Python 3.9 e superior):

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial005_py39.py hl[6] *}

## Recapitulação { #recap }

Use vários modelos Pydantic e herde livremente para cada caso.

## Otras Anotaciones de Tipos de Retorno { #other-return-type-annotations }

Podría haber casos en los que devuelvas algo que no es un campo válido de Pydantic y lo anotes en la función, solo para obtener el soporte proporcionado por las herramientas (el editor, mypy, etc).

### Devolver un Response Directamente { #return-a-response-directly }

A maioria dessas ideias será mais ou menos **independente**, e na maioria dos casos você só precisará estudá-las se elas se aplicarem diretamente ao **seu projeto**.

Se algo parecer interessante e útil para o seu projeto, vá em frente e dê uma olhada. Caso contrário, você pode simplesmente ignorá-lo.

/// tip | Dica

Qualquer código de status HTTP (erro) 401 "UNAUTHORIZED" também deve retornar um cabeçalho `WWW-Authenticate`.

No caso de tokens ao portador (nosso caso), o valor desse cabeçalho deve ser `Bearer`.

Na verdade, você pode pular esse cabeçalho extra e ainda funcionaria.

Mas é fornecido aqui para estar em conformidade com as especificações.