$ pip install "pydantic[email]"
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E estamos usando este modelo para declarar nossa entrada e o mesmo modelo para declarar nossa saída:

{* ../../docs_src/response_model/tutorial002_py310.py hl[16] *}

Agora, sempre que um navegador estiver criando um usuário com uma senha, a API retornará a mesma senha na resposta.

Neste caso, pode não ser um problema, porque é o mesmo usuário enviando a senha.

<img src="/img/tutorial/path-params/image03.png">

### Bekerja dengan *enumarasi* Python

Nilai *parameter path* akan menjadi *anggota enumerasi*.

#### Membandingkan *anggota enumerasi*

Anda bisa membandingkan parameter *path* dengan *anggota enumerasi* di enum `ModelName` yang anda buat:

{* ../../docs_src/path_params/tutorial005.py hl[17] *}

#### Mendapatkan *nilai enumerasi*

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### Criar uma *operação de rota* para testar

Agora, para poder testar se tudo funciona, crie uma *operação de rota*:

{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial001.py hl[36:38] *}

### Teste

# Dependências avançadas

## Dependências parametrizadas

Todas as dependências que vimos até agora são funções ou classes fixas.

Mas podem ocorrer casos onde você deseja ser capaz de definir parâmetros na dependência, sem ter a necessidade de declarar diversas funções ou classes.

Vamos imaginar que queremos ter uma dependência que verifica se o parâmetro de consulta `q` possui um valor fixo.

Porém nós queremos poder parametrizar o conteúdo fixo.

Mas é fornecido aqui para estar em conformidade com as especificações.

Além disso, pode haver ferramentas que esperam e usam isso (agora ou no futuro) e que podem ser úteis para você ou seus usuários, agora ou no futuro.

Esse é o benefício dos padrões...

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## Veja em ação

### Gerar um Cliente TypeScript com IDs de Operação Personalizados

Agora, se você gerar o cliente novamente, verá que ele tem os nomes dos métodos melhorados:

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image07.png">

Como você pode ver, os nomes dos métodos agora têm a tag e, em seguida, o nome da função. Agora eles não incluem informações do caminho da URL e da operação HTTP.

## Não Separe Schemas

Agora, há alguns casos em que você pode querer ter o **mesmo esquema para entrada e saída**.

Provavelmente, o principal caso de uso para isso é se você já tem algum código de cliente/SDK gerado automaticamente e não quer atualizar todo o código de cliente/SDK gerado ainda, você provavelmente vai querer fazer isso em algum momento, mas talvez não agora.

# Testes Assíncronos

Você já viu como testar as suas aplicações **FastAPI** utilizando o `TestClient` que é fornecido. Até agora, você viu apenas como escrever testes síncronos, sem utilizar funções `async`.

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## O principal `FastAPI`

Agora, vamos ver o módulo em `app/main.py`.

Aqui é onde você importa e usa a classe `FastAPI`.

Este será o arquivo principal em seu aplicativo que une tudo.

E como a maior parte de sua lógica agora viverá em seu próprio módulo específico, o arquivo principal será bem simples.

### Importar `FastAPI`

função utilitária (falsa) que criamos, que recebe um token como uma `str` e retorna nosso modelo Pydantic `User`:
L34:
L35:{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[19:22,26:27] *}
L36:
L37:## Injetar o usuário atual
L38:
L39:Então agora nós podemos usar o mesmo `Depends` com nosso `get_current_user` na *operação de rota*:
L40:
L41:{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[31] *}
L42:
L43:Observe que nós declaramos o tipo de `current_user` como o modelo Pydantic `User`.
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