# Utilizando o Request diretamente

Até agora você declarou as partes da requisição que você precisa utilizando os seus tipos.

Obtendo dados de:

* Os parâmetros das rotas.
* Cabeçalhos (*Headers*).
* Cookies.
* etc.

E ao fazer isso, o **FastAPI** está validando as informações, convertendo-as e gerando documentação para a sua API automaticamente.

Porém há situações em que você possa precisar acessar o objeto `Request` diretamente.

O **FastAPI** manterá as informações adicionais do `responses`, e combinará com o esquema JSON do seu modelo.

Por exemplo, você pode declarar um retorno com o código de status `404` que utiliza um modelo do Pydantic que possui um `description` customizado.

E um retorno com o código de status `200` que utiliza o seu `response_model`, porém inclui um `example` customizado:

**FastAPI** faz uso dele para que você veja o erro no seu log, caso você utilize um modelo de Pydantic em `response_model`, e seus dados tenham erro.

Contudo, o cliente ou usuário não terão acesso a ele. Ao contrário, o cliente receberá um "Internal Server Error" com o HTTP status code `500`.

# Tutorial - Guia de Usuário

Esse tutorial mostra como usar o **FastAPI** com a maior parte de seus recursos, passo a passo.

Cada seção constrói, gradualmente, sobre as anteriores, mas sua estrutura são tópicos separados, para que você possa ir a qualquer um específico e resolver suas necessidades específicas de API.

Ele também foi construído para servir como uma referência futura, então você pode voltar e ver exatamente o que você precisa.

## Rode o código

Você pode aprender mais sobre **GraphQL** na <a href="https://graphql.org/" class="external-link" target="_blank">documentação oficial do GraphQL</a>.

/// tip | Dica

O fato de que isso é **Python padrão** significa que você ainda obtém a **melhor experiência de desenvolvedor possível** no seu editor, com as ferramentas que você utiliza para analisar e refatorar o seu código, etc. ✨

E também que o seu código será muito compatível com diversas outras ferramentas e bibliotecas Python. 🚀

///


## Type hints no **FastAPI**

* Vai bem com o/a seu/sua **<abbr title="Ambiente de Desenvolvimento Integrado, similar a um editor de código">IDE</abbr>/<abbr title="Um programa que confere erros de código">linter</abbr>/cérebro**:
    * Como as estruturas de dados do Pydantic são apenas instâncias de classes que você define, a auto completação, _linting_, _mypy_ e a sua intuição devem funcionar corretamente com seus dados validados.
* Valida **estruturas complexas**:

* Criar uma cópia do modelo armazenado, atualizando seus atributos com as atualizações parciais recebidas (usando o parâmetro `update`).
* Converter o modelo copiado em algo que possa ser armazenado no seu banco de dados (por exemplo, usando o `jsonable_encoder`).

A ordem de cada dicionário de metadados de tag também define a ordem exibida na interface de documentação.

Por exemplo, embora `users` apareça após `items` em ordem alfabética, ele é exibido antes deles, porque adicionamos seus metadados como o primeiro dicionário na lista.

## URL da OpenAPI

Por padrão, o esquema OpenAPI é servido em `/openapi.json`.

Mas você pode configurá-lo com o parâmetro `openapi_url`.

* e dele, importe a função `get_token_header`.

Isso se referiria a algum pacote acima de `app/`, com seu próprio arquivo `__init__.py`, etc. Mas não temos isso. Então, isso geraria um erro em nosso exemplo. 🚨

Mas agora você sabe como funciona, então você pode usar importações relativas em seus próprios aplicativos, não importa o quão complexos eles sejam. 🤓