Importe `Enum` e crie uma sub-classe que herde de `str` e de `Enum`.

Por herdar de `str` a documentação da API vai ser capaz de saber que os valores devem ser do tipo `string` e assim ser capaz de mostrar eles corretamente.

Assim, crie atributos de classe com valores fixos, que serão os valores válidos disponíveis.

```Python hl_lines="1  6-9"
{!../../docs_src/path_params/tutorial005.py!}
```

Enquanto você e seu _crush_ :heart_eyes: estão ocupados não permitindo que ninguém passe a frente e pegue seus hambúrgueres assim que estiverem prontos, você não pode dar atenção ao seu _crush_ :heart_eyes:.

OAuth2 especifica que ao usar o "password flow" (fluxo de senha), que estamos usando, o cliente/usuário deve enviar os campos `username` e `password` como dados do formulário.

E a especificação diz que os campos devem ser nomeados assim. Portanto, `user-name` ou `email` não funcionariam.

Mas não se preocupe, você pode mostrá-lo como quiser aos usuários finais no frontend.

E seus modelos de banco de dados podem usar qualquer outro nome que você desejar.

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`.

E assim deve ser porque seria um bug no seu código ter o `ValidationError` do Pydantic na sua *response*, ou em qualquer outro lugar do seu código (que não na requisição do cliente).

**FastAPI** não é uma alternativa para **Requests**. O escopo deles é muito diferente.

Na verdade é comum utilizar Requests *dentro* de uma aplicação FastAPI.

Ainda assim, FastAPI pegou alguma inspiração do Requests.

**Requests** é uma biblioteca para interagir com APIs (como um cliente), enquanto **FastAPI** é uma biblioteca para *construir* APIs (como um servidor).

Depois ele irá converter e validar os dados. Assim, quando você utilizar aquele objeto `settings`, os dados terão o tipo que você declarou (e.g. `items_per_user` será do tipo `int`).

### Usando o objeto `settings`

* PostgreSQL
* MySQL
* SQLite
* Oracle
* Microsoft SQL Server, etc.

Neste exemplo, usaremos **SQLite**, porque ele usa um único arquivo e o Python tem suporte integrado. Assim, você pode copiar este exemplo e executá-lo como está.

Mais tarde, para sua aplicação em produção, você pode querer usar um servidor de banco de dados como o **PostgreSQL**.

/// tip | Dica

* Dentro dele, o arquivo `app/main.py` está localizado em um pacote Python (diretório com  `__init__.py`). Portanto, ele é um "módulo" desse pacote: `app.main`.
* Existem também um arquivo `app/dependencies.py`, assim como o `app/main.py`, ele é um "módulo": `app.dependencies`.
* Há um subdiretório `app/routers/` com outro arquivo `__init__.py`, então ele é um "subpacote Python": `app.routers`.

///

A ativação de um ambiente virtual adiciona seu caminho `.venv/bin` (no Linux e macOS) ou `.venv\Scripts` (no Windows) à variável de ambiente `PATH`.

Digamos que antes de ativar o ambiente, a variável `PATH` estava assim:

//// tab | Linux, macOS

```plaintext
/usr/bin:/bin:/usr/sbin:/sbin
```

Isso significa que o sistema procuraria programas em:

* `/usr/bin`
* `/bin`
* `/usr/sbin`
* `/sbin`

### Fornecendo o `root_path`

Para conseguir isso, você pode usar a opção de linha de comando `--root-path` assim:

<div class="termy">

```console
$ fastapi run main.py --root-path /api/v1

<span style="color: green;">INFO</span>:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
```

</div>