BAAoB5D,GACpB0C,qBAAsB1C,GACtBgB,8BAA+BhB,GAC/BkE,aAAa,EAEbpD,eAAgB,WACf,IAAIrb,EAAI3M,KAAKsqB,cAEbtqB,KAAK8qB,mBAAqB7D,GAErBta,IAAM3M,KAAKorB,aACfze,EAAEqb,kBAGJF,gBAAiB,WAChB,IAAInb,EAAI3M,KAAKsqB,cAEbtqB,KAAK4pB,qBAAuB3C,GAEvBta,IAAM3M,KAAKorB,aACfze,EAAEmb,mBAGJC,yBAA0B,WACzB,IAAIpb,EAAI3M,KAAKsqB,cAEbtqB,KAAKkoB,8BAAgCjB,GAEhCta,IAAM3M,KAAKorB,aACfze,EAAEob,2BAGH/nB,KAAK8nB,oBAKP7kB,GAAOsB,KAAM,CACZ8mB,QAAQ,EACRC,SAAS,EACTC,YAAY,EACZC,gBAAgB,EAChBC,SAAS,EACTC,QAAQ,EACRC,YAAY,EACZC,SAAS,EACT...

```Python
from ...dependencies import get_token_header
```

isso significaria:

* Começando no mesmo pacote em que este módulo (o arquivo `app/routers/items.py`) vive (o diretório `app/routers/`)...
* vá para o pacote pai (o diretório `app/`)...
* então vá para o pai daquele pacote (não há pacote pai, `app` é o nível superior 😱)...
* e lá, encontre o módulo `dependencies` (o arquivo em `app/dependencies.py`)...

Elle ne fera aucune conversion de données avec les modèles Pydantic, elle ne convertira pas le contenu en un type quelconque.

Cela vous donne beaucoup de flexibilité. Vous pouvez retourner n'importe quel type de données, surcharger n'importe quelle déclaration ou validation de données.

## Utiliser le `jsonable_encoder` dans une `Response`

androidx-junit = "androidx.test.ext:junit:1.2.1"
androidx-test-runner = "androidx.test:runner:1.6.2"
animalsniffer-annotations = "org.codehaus.mojo:animal-sniffer-annotations:1.24"
aqute-resolve = { module = "biz.aQute.bnd:biz.aQute.resolve", version.ref = "biz-aQute-bnd" }
assertk = "com.willowtreeapps.assertk:assertk:0.28.1"
bouncycastle-bcpkix = { module = "org.bouncycastle:bcpkix-jdk15to18", version.ref = "org-bouncycastle" }

### Executar o Fess

Execute ou depure `org.codelibs.fess.FessBoot` no seu IDE, e depois acesse http://localhost:8080/

### Criar Pacote

Execute o objetivo `package` e o arquivo de lançamento será criado em target/releases.

    $ mvn package
    $ mvn rpm:rpm   # pacote .rpm
    $ mvn jdeb:jdeb # pacote .deb

### Gerar Código Fonte

    $ mvn dbflute:download # (comando executado uma vez)
    $ mvn dbflute:freegen

```

### Arquivo de teste

Então você poderia ter um arquivo `test_main.py` com seus testes. Ele poderia estar no mesmo pacote Python (o mesmo diretório com um arquivo `__init__.py`):

``` hl_lines="5"
.
├── app
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py
│   └── test_main.py
```

Como esse arquivo está no mesmo pacote, você pode usar importações relativas para importar o objeto `app` do módulo `main` (`main.py`):

```Python hl_lines="3"

Avoir une valeur par défaut rend le paramètre optionnel.

///

## Rendre ce paramètre requis

Quand on ne déclare ni validation, ni métadonnée, on peut rendre le paramètre `q` requis en ne lui déclarant juste aucune valeur par défaut :

```Python
q: str
```

à la place de :

```Python
q: Union[str, None] = None
```

Mais maintenant, on déclare `q` avec `Query`, comme ceci :

```Python

<div class="termy">

```console
$ pip install "fastapi[all]"
---> 100%
```

</div>

/// info

Na v1 do Pydantic ele estava incluído no pacote principal. Agora ele está distribuido como um pacote independente para que você possa optar por instalar ou não caso você não precise dessa funcionalidade.

///

### Criando o objeto `Settings`

## Importer Path

Tout d'abord, importez `Path` de `fastapi`, et importez `Annotated` :

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial001_an_py310.py hl[1,3] *}

/// info

FastAPI a ajouté le support pour `Annotated` (et a commencé à le recommander) dans la version 0.95.0.

Si vous avez une version plus ancienne, vous obtiendrez des erreurs en essayant d'utiliser `Annotated`.

Então, você importa `Query`, que é uma função. E quando você a chama, ela retorna uma instância de uma classe também chamada `Query`.

Estas funções são assim (ao invés de apenas usar as classes diretamente) para que seu editor não acuse erros sobre seus tipos.

Dessa maneira você pode user seu editor e ferramentas de desenvolvimento sem precisar adicionar configurações customizadas para ignorar estes erros.