Das ist nicht zufällig so, das ganze Framework wurde um dieses Design herum aufgebaut.

Und es wurde in der Designphase gründlich getestet, bevor irgendeine Implementierung stattfand, um sicherzustellen, dass es mit allen Editoren funktioniert.

Es gab sogar einige Änderungen an Pydantic selbst, um dies zu unterstützen.

Diese **„Typhinweise“** oder -Annotationen sind eine spezielle Syntax, die es erlaubt, den <abbr title="zum Beispiel: str, int, float, bool">Typ</abbr> einer Variablen zu deklarieren.

Durch das Deklarieren von Typen für Ihre Variablen können Editoren und Tools bessere Unterstützung bieten.

Würden Sie eine hierfür eine Rückgabetyp-Annotation verwenden, dann würden Tools und Editoren (korrekterweise) Fehler ausgeben, die Ihnen sagen, dass Ihre Funktion einen Typ zurückgibt (z. B. ein Dict), der sich unterscheidet von dem, was Sie deklariert haben (z. B. ein Pydantic-Modell).

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[9] *}

Aber dann haben wir ein `dict` im Parameter `commons` der *Pfadoperation-Funktion*.

Und wir wissen, dass Editoren nicht viel Unterstützung (wie etwa Code-Vervollständigung) für `dict`s bieten können, weil sie ihre Schlüssel- und Werttypen nicht kennen.

Das können wir besser machen ...

Probé varias ideas en los editores de Python más populares: PyCharm, VS Code, editores basados en Jedi.

Según la última <a href="https://www.jetbrains.com/research/python-developers-survey-2018/#development-tools" class="external-link" target="_blank">Encuesta de Desarrolladores de Python</a>, estos editores cubren alrededor del 80% de los usuarios.

/// tip | Consejo

Algunos editores revisan los parámetros de función no usados y los muestran como errores.

Usando estas `dependencies` en el decorador de *path operation* puedes asegurarte de que se ejecutan mientras evitas errores en editores/herramientas.

Com isso, temos suporte de ferramentas, de editores e mypy, pois este código está correto em termos de tipos, mas também obtemos a filtragem de dados do FastAPI.

Como isso funciona? Vamos verificar. 🤓

### Anotações de tipo e ferramentas { #type-annotations-and-tooling }

Primeiro, vamos ver como editores, mypy e outras ferramentas veriam isso.

No es por casualidad, todo el framework fue construido alrededor de ese diseño.

Y fue rigurosamente probado en la fase de diseño, antes de cualquier implementación, para garantizar que funcionaría con todos los editores.

Incluso se hicieron algunos cambios en Pydantic para admitir esto.

Las capturas de pantalla anteriores se tomaron con <a href="https://code.visualstudio.com" class="external-link" target="_blank">Visual Studio Code</a>.

Con esto, obtenemos soporte de las herramientas, de los editores y mypy ya que este código es correcto en términos de tipos, pero también obtenemos el filtrado de datos de FastAPI.

¿Cómo funciona esto? Vamos a echarle un vistazo. 🤓

### Anotaciones de Tipos y Herramientas { #type-annotations-and-tooling }

Primero vamos a ver cómo los editores, mypy y otras herramientas verían esto.

Isso não é por acaso, todo o framework foi construído em volta deste design.

E foi imensamente testado na fase de design, antes de qualquer implementação, para garantir que funcionaria para todos os editores de texto.

Houveram mudanças no próprio Pydantic para que isso fosse possível.