* Memória
* Etapas anteriores antes de iniciar

Veremos como eles afetariam as **implantações**.

No final, o principal objetivo é ser capaz de **atender seus clientes de API** de uma forma **segura**, **evitar interrupções** e usar os **recursos de computação** (por exemplo, servidores remotos/máquinas virtuais) da forma mais eficiente possível. 🚀

Passe `*`, como o primeiro parâmetro da função.

O Python não fará nada com esse `*`, mas saberá que todos os parâmetros seguintes devem ser chamados como argumentos nomeados (pares chave-valor), também conhecidos como <abbr title="De: K-ey W-ord Arg-uments"><code>kwargs</code></abbr>. Mesmo que eles não tenham um valor padrão.

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial003_py310.py hl[7] *}

///

```Python
commons: CommonQueryParams = Depends(CommonQueryParams)
```

////

O **FastAPI** nos fornece um atalho para esses casos, onde a dependência é *especificamente* uma classe que o **FastAPI** irá "chamar" para criar uma instância da própria classe.

Para esses casos específicos, você pode fazer o seguinte:

Em vez de escrever:

//// tab | Python 3.10+

```Python

# Configuração da Operação de Rota { #path-operation-configuration }

Existem vários parâmetros que você pode passar para o seu *decorador de operação de rota* para configurá-lo.

/// warning | Atenção

Observe que esses parâmetros são passados diretamente para o *decorador de operação de rota*, não para a sua *função de operação de rota*.

///

## Código de Status da Resposta { #response-status-code }

O programa do **servidor** (por exemplo, **Uvicorn** via **CLI do FastAPI**) é capaz de interpretar esses headers e então repassar essas informações para a sua aplicação.

Mas, por segurança, como o servidor não sabe que está atrás de um proxy confiável, ele não interpretará esses headers.

/// note | Detalhes Técnicos

Os headers do proxy são:

E sempre que você enviar esses dados como resposta, mesmo se a fonte tiver duplicatas, eles serão gerados como um conjunto de itens exclusivos.

E também teremos anotações/documentação em conformidade.

## Modelos aninhados { #nested-models }

Cada atributo de um modelo Pydantic tem um tipo.

Mas esse tipo pode ser outro modelo Pydantic.

Por exemplo, o modelo acima declara um JSON "`object`" (ou `dict` no Python) como esse:

```JSON
{
    "name": "Foo",
    "description": "An optional description",
    "price": 45.2,
    "tax": 3.5
}
```

...como `description` e `tax` são opcionais (com um valor padrão de `None`), esse JSON "`object`" também é válido:

```JSON
{
    "name": "Foo",
    "price": 45.2
}
```

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.

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py310.py hl[22] *}

/// tip | Dica

Tudo isso parece não ser natural. E pode não estar muito claro ou aparentar ser útil ainda.

Estes exemplos são intencionalmente simples, porém mostram como tudo funciona.

Nos capítulos sobre segurança, existem funções utilitárias que são implementadas desta maneira.

Se o cliente faz uma requisição para `http://example.com/items/foo` (um `item_id` `"foo"`), esse cliente receberá um HTTP status code 200, e uma resposta JSON:


```JSON
{
  "item": "The Foo Wrestlers"
}
```

Mas se o cliente faz uma requisição para `http://example.com/items/bar` (ou seja, um não existente `item_id "bar"`), esse cliente receberá um HTTP status code 404 (o erro "não encontrado" — *not found error*), e uma resposta JSON: