# Parâmetros de Cabeçalho { #header-parameters }

Você pode definir parâmetros de Cabeçalho da mesma maneira que define paramêtros com `Query`, `Path` e `Cookie`.

## Importe `Header` { #import-header }

Primeiro importe `Header`:

{* ../../docs_src/header_params/tutorial001_an_py310.py hl[3] *}

## Declare parâmetros de `Header` { #declare-header-parameters }

E claro, ele suporta o mesmo:

* validação de dados
* serialização de dados
* documentação de dados, etc.

Isso funciona da mesma forma que com os modelos Pydantic. E na verdade é alcançado da mesma maneira por baixo dos panos, usando Pydantic.

/// info | Informação

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

Então, você ainda pode precisar usar modelos Pydantic.

```Python
from unicorn import UnicornMiddleware

app = SomeASGIApp()

new_app = UnicornMiddleware(app, some_config="rainbow")
```

Mas, o FastAPI (na verdade, o Starlette) fornece uma maneira mais simples de fazer isso que garante que os middlewares internos lidem com erros do servidor e que os manipuladores de exceções personalizados funcionem corretamente.

A **boa notícia** é que com cada estratégia diferente há uma maneira de cobrir todos os conceitos de implantação. 🎉

Vamos revisar esses **conceitos de implantação** em termos de contêineres:

* HTTPS
* Executando na inicialização
* Reinicializações

Você pode **modificar** a maneira como esses IDs de operação são **gerados** para torná-los mais simples e ter **nomes de método mais simples** nos clientes.

Neste caso, você terá que garantir que cada ID de operação seja **único** de alguma outra maneira.

Nestes casos, pode fazer sentido armazenar as tags em um `Enum`.

**FastAPI** suporta isso da mesma maneira que com strings simples:

{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial002b_py310.py hl[1,8:10,13,18] *}

## Resumo e descrição { #summary-and-description }

Você pode adicionar um `summary` e uma `description`:

Esse, é claro, não é o ideal e você não o usaria para produção.

Na produção, você teria uma das opções acima.

Mas é a maneira mais simples de focar no lado do servidor de WebSockets e ter um exemplo funcional:

{* ../../docs_src/websockets_/tutorial001_py310.py hl[2,6:38,41:43] *}

## Crie um `websocket` { #create-a-websocket }

{
    "message": "Hello World",
    "root_path": "/api/v1"
}
```

### Configurando o `root_path` na aplicação FastAPI { #setting-the-root-path-in-the-fastapi-app }

Alternativamente, se você não tiver uma maneira de fornecer uma opção de linha de comando como `--root-path` ou equivalente, você pode definir o parâmetro `root_path` ao criar sua aplicação FastAPI:

{* ../../docs_src/behind_a_proxy/tutorial002_py310.py hl[3] *}

Execute o servidor e vá para a documentação: [http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs).

Você verá a interface de usuário assim:

<img src="/img/tutorial/security/image07.png">

Autorize a aplicação da mesma maneira que antes.

Usando as credenciais:

Username: `johndoe`
Password: `secret`

/// check | Verifique

Isso quer dizer que, os clientes que usam sua API não precisam verificar se o valor existe ou não, eles podem **assumir que o campo sempre estará lá**, mas que em alguns casos terá o valor padrão de `None`.

A maneira de descrever isso no OpenAPI é marcar esse campo como **obrigatório**, porque ele sempre estará lá.

Por causa disso, o JSON Schema para um modelo pode ser diferente dependendo se ele é usado para **entrada ou saída**: