Daz DeBoer <******@****.***> <******@****.***>
Daz DeBoer <******@****.***> <******@****.***>
Daz DeBoer <******@****.***> <******@****.***>
Daz DeBoer <******@****.***> <******@****.***>
Derek Eskens <******@****.***> <******@****.***>
Etienne Studer <******@****.***> <******@****.***>
Etienne Studer <******@****.***> <******@****.***>

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## Recapitulando

Declare cabeçalhos com `Header`, usando o mesmo padrão comum que utiliza-se em `Query`, `Path` e `Cookie`.

Este parâmetro recebe um `dict`, as chaves são os códigos de status para cada retorno, como por exemplo `200`, e os valores são um outro `dict` com a informação de cada um deles.

Cada um desses `dict` de retorno pode ter uma chave `model`, contendo um modelo do Pydantic, assim como o `response_model`.

O **FastAPI** pegará este modelo, gerará o esquema JSON dele e incluirá no local correto do OpenAPI.

Das ist es, was erlaubt, mehrere automatische interaktive Dokumentations-Oberflächen, Codegenerierung, usw. zu haben.

OpenAPI bietet die Möglichkeit, mehrere Sicherheits„systeme“ zu definieren.

Durch deren Verwendung können Sie alle diese Standards-basierten Tools nutzen, einschließlich dieser interaktiven Dokumentationssysteme.

OpenAPI definiert die folgenden Sicherheitsschemas:

So brauchen Sie vorher nicht zu wissen, wie die Feld-/Attribut-Namen lauten (wie es bei Pydantic-Modellen der Fall wäre).

Das ist nützlich, wenn Sie Schlüssel empfangen, deren Namen Sie nicht bereits kennen.

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Ein anderer nützlicher Anwendungsfall ist, wenn Sie Schlüssel eines anderen Typs haben wollen, z. B. `int`.

Das schauen wir uns mal an.

Wenn Sie für drei Server bezahlen, aber nur wenig von deren RAM und CPU nutzen, **verschwenden Sie wahrscheinlich Geld** 💸 und wahrscheinlich **Strom für den Server** 🌎, usw.

In diesem Fall könnte es besser sein, nur zwei Server zu haben und einen höheren Prozentsatz von deren Ressourcen zu nutzen (CPU, Arbeitsspeicher, Festplatte, Netzwerkbandbreite, usw.).

```Python hl_lines="1  7-13  19"
{!../../docs_src/dataclasses/tutorial002.py!}
```

Die Datenklasse wird automatisch in eine Pydantic-Datenklasse konvertiert.

Auf diese Weise wird deren Schema in der Benutzeroberfläche der API-Dokumentation angezeigt:

<img src="/img/tutorial/dataclasses/image01.png">

## Datenklassen in verschachtelten Datenstrukturen

Então você espera que seu _crush_ :heart_eyes: termine a história que estava contando (terminar o trabalho atual / tarefa sendo processada), sorri gentilmente e diz que você está indo buscar os hambúrgueres.

### Ordem das tags

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`.

```

## Corpo da requisição + parâmetros de rota + parâmetros de consulta

Você também pode declarar parâmetros de **corpo**, **rota** e **consulta**, ao mesmo tempo.

O **FastAPI** irá reconhecer cada um deles e retirar a informação do local correto.

```Python hl_lines="18"
{!../../docs_src/body/tutorial004.py!}
```

Os parâmetros da função serão reconhecidos conforme abaixo: