O usuário da sua API (um desenvolvedor externo) criará uma fatura em sua API com uma solicitação POST.

Então sua API irá (vamos imaginar):

* Enviar uma solicitação de pagamento para o desenvolvedor externo.
* Coletar o dinheiro.
* Enviar a notificação de volta para o usuário da API (o desenvolvedor externo).

Os conteúdos que você retorna em sua *função de operador de rota* serão colocados dentro dessa `Response`.

E se a `Response` tiver um media type JSON (`application/json`), como é o caso com `JSONResponse` e `UJSONResponse`, os dados que você retornar serão automaticamente convertidos (e filtrados) com qualquer `response_model` do Pydantic que for declarado em sua *função de operador de rota*.

/// note | Nota

válido",badTelephone:"O telefone digitado não é válido",badSecurityAnswer:"A pergunta de segurança não foi respondida corretamente",badDate:"A data digitada não é válida",lengthBadStart:"Sua resposta deve incluir entre ",lengthBadEnd:" caracteres",lengthTooLongStart:"Sua resposta tem mais que ",lengthTooShortStart:"Sua resposta tem menos que",notConfirmed:"As informações digitadas não puderam ser confirmadas",badDomain:"O domínio digitado não é válido",badUrl:"A URL digitada não é válida",badCustomVal:"Os...

### Utilize o atributo `app.dependency_overrides`

Para estes casos, a sua aplicação **FastAPI** possui o atributo `app.dependency_overrides`. Ele é um simples `dict`.

Para sobrepor a dependência para os testes, você coloca como chave a dependência original (a função), e como valor, a sua sobreposição da dependência (outra função).

E então o **FastAPI** chamará a sobreposição no lugar da dependência original.

Vamos imaginar que você deseja obter o endereço de IP/host do cliente dentro da sua *função de operação de rota*.

Para isso você precisa acessar a requisição diretamente.

{* ../../docs_src/using_request_directly/tutorial001.py hl[1,7:8] *}

Ao declarar o parâmetro com o tipo sendo um `Request` em sua *função de operação de rota*, o **FastAPI** saberá como passar o `Request` neste parâmetro.

/// tip | Dica

E funcionará e será útil **durante o desenvolvimento**.

Mas se sua conexão com o servidor for perdida, o **processo em execução** provavelmente morrerá.

E se o servidor for reiniciado (por exemplo, após atualizações ou migrações do provedor de nuvem), você provavelmente **não notará**. E por causa disso, você nem saberá que precisa reiniciar o processo manualmente. Então, sua API simplesmente permanecerá inativa. 😱

Você pode usar qualquer template engine com o **FastAPI**.

Uma escolha comum é o Jinja2, o mesmo usado pelo Flask e outras ferramentas.

Existem utilitários para configurá-lo facilmente que você pode usar diretamente em sua aplicação **FastAPI** (fornecidos pelo Starlette).

## Instalação de dependências

Para instalar o `jinja2`, siga o código abaixo:

<div class="termy">

```console
$ pip install jinja2
```

</div>

    "price": 42.0,
    "tax": 3.2
}
```

## Recapitulando

Você pode adicionar múltiplos parâmetros de corpo para sua *função de operação de rota*, mesmo que a requisição possa ter somente um único corpo.

E o **FastAPI** vai manipulá-los, mandar para você os dados corretos na sua função, e validar e documentar o schema correto na *operação de rota*.

///

Sempre que uma nova requisição for realizada, o **FastAPI** se encarrega de:

* Chamar sua dependência ("injetável") com os parâmetros corretos.
* Obter o resultado da função.
* Atribuir esse resultado para o parâmetro em sua *função de operação de rota*.

```mermaid
graph TB

common_parameters(["common_parameters"])
read_items["/items/"]
read_users["/users/"]

{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001.py hl[6:9] *}

## Adicionar a tarefa em segundo plano

Dentro de sua _função de operação de caminho_, passe sua função de tarefa para o objeto _tarefas em segundo plano_ com o método `.add_task()`:

{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001.py hl[14] *}

`.add_task()` recebe como argumentos: