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## Aprende más

Puedes aprender más acerca de **GraphQL** en la <a href="https://graphql.org/" class="external-link" target="_blank">documentación oficial de GraphQL</a>.

```Python hl_lines="5-6"
{!../../docs_src/dependencies/tutorial007.py!}
```

/// tip | "Dica"

Você pode usar funções assíncronas (`async`) ou funções comuns.

O **FastAPI** saberá o que fazer com cada uma, da mesma forma que as dependências comuns.

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## Uma dependência com `yield` e `try`

Utilize a versão com `Annotated` se possível.

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```Python hl_lines="7-12  16"
{!> ../../docs_src/header_param_models/tutorial001_py310.py!}
```

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O **FastAPI** irá **extrair** os dados de **cada campo** a partir dos **cabeçalhos** da requisição e te retornará o modelo do Pydantic que você definiu.

### Checando a documentação

Você pode ver os headers necessários na interface gráfica da documentação em `/docs`:

Se agregan nuevas características frecuentemente, se corrigen errores continuamente y el código está constantemente mejorando.

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## **FastAPI** utilitários

**FastAPI** fornece várias ferramentas para cada um desses esquemas de segurança no módulo `fastapi.security` que simplesmente usa esses mecanismos de segurança.

Novos recursos são adicionados com frequência, bugs são corrigidos regularmente e o código está sempre melhorando.

Esse é o motivo das versões atuais estarem em `0.x.x`, significando que em cada versão pode haver mudanças significativas, tudo isso seguindo as <a href="https://semver.org/lang/pt-BR/" class="external-link" target="_blank">convenções de controle de versão semântica.</a>

    * Si no usaras FastAPI y usaras Starlette directamente (u otra herramienta, como Sanic, Flask, Responder, etc.), tendrías que implementar toda la validación y serialización de datos tu mismo. Por lo tanto, tu aplicación final seguirá teniendo la misma sobrecarga que si se hubiera creado con FastAPI. Y en muchos casos, esta validación y serialización de datos constituye la mayor cantidad de...

Prefira utilizar a versão `Annotated` se possível.

///

```Python hl_lines="9-13  17"
{!> ../../docs_src/query_param_models/tutorial001_py310.py!}
```

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O **FastAPI** **extrairá** os dados para **cada campo** dos **parâmetros de consulta** presentes na requisição, e fornecerá o modelo Pydantic que você definiu.


## Verifique os Documentos

Você pode ver os parâmetros de consulta nos documentos de IU em `/docs`:

Há algum tempo, <a href="https://github.com/fastapi/fastapi/issues/3#issuecomment-454956920" class="external-link" target="_blank">um usuário **FastAPI** perguntou</a>:

> Qual é a história desse projeto? Parece que surgiu do nada e se tornou incrível em poucas semanas [...]

Aqui está um pouco dessa história.

## Alternativas

Por exemplo, vamos supor que você possua 4 endpoints na sua API (*operações de rota*):

* `/items/public/`
* `/items/private/`
* `/users/{user_id}/activate`
* `/items/pro/`

Você poderia adicionar diferentes requisitos de permissão para cada um deles utilizando apenas dependências e sub-dependências:

```mermaid
graph TB