/// note | Nota

O FastAPI saberá que o valor de `q` não é obrigatório por causa do valor padrão `= None`.

O `str | None` não é utilizado pelo FastAPI para determinar que o valor não é obrigatório, ele saberá que não é obrigatório porque tem um valor padrão `= None`.

E se você selecionar o escopo `me`, mas não o escopo `items`, você poderá acessar `/users/me/`, mas não `/users/me/items/`.

### Crie uma classe `Enum` { #create-an-enum-class }

Importe `Enum` e crie uma subclasse que herde de `str` e de `Enum`.

Ao herdar de `str`, a documentação da API saberá que os valores devem ser do tipo `string` e poderá renderizá-los corretamente.

Em seguida, crie atributos de classe com valores fixos, que serão os valores válidos disponíveis:

{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[1,6:9] *}

Y por supuesto, soporta lo mismo:

* validación de datos
* serialización de datos
* documentación de datos, etc.

Esto funciona de la misma manera que con los modelos de Pydantic. Y en realidad se logra de la misma manera internamente, utilizando Pydantic.

/// info | Información

Ten en cuenta que los dataclasses no pueden hacer todo lo que los modelos de Pydantic pueden hacer.

El proceso normalmente es que **tú defines** en tu código cuál es el mensaje que enviarás, el **body de la request**.

También defines de alguna manera en qué **momentos** tu aplicación enviará esas requests o eventos.

Y **tus usuarios** definen de alguna manera (por ejemplo en un panel web en algún lugar) el **URL** donde tu aplicación debería enviar esas requests.

{* ../../docs_src/stream_data/tutorial001_py310.py ln[26:29] hl[27] *}

### Sin anotación { #no-annotation }

Realmente no necesitas declarar la anotación de tipo de retorno para transmitir datos binarios.

Aunque usas `Depends` en los parámetros de tu función de la misma manera que usas `Body`, `Query`, etc., `Depends` funciona un poco diferente.

Le das a `Depends` un solo parámetro.

Este parámetro debe ser algo como una función.

**No la llames** directamente (no agregues los paréntesis al final), solo pásala como un parámetro a `Depends()`.

Y esa función toma parámetros de la misma manera que las *path operation functions*.

/// tip | Consejo

De esa manera, pude encontrar las mejores maneras de reducir la duplicación de código tanto como fuera posible, para tener autocompletado en todas partes, chequeos de tipos y errores, etc.

Todo de una manera que proporcionara la mejor experiencia de desarrollo para todos los desarrolladores.

* `Field(index=True)` informa ao SQLModel que ele deve criar um **índice SQL** para essa coluna, o que permitirá buscas mais rápidas no banco de dados ao ler dados filtrados por essa coluna.

    O SQLModel saberá que algo declarado como `str` será uma coluna SQL do tipo `TEXT` (ou `VARCHAR`, dependendo do banco de dados).

### Criar um Engine { #create-an-engine }

Puedes declarar el tipo utilizado para el response anotando el **tipo de retorno** de la *path operation function*.

Puedes utilizar **anotaciones de tipos** de la misma manera que lo harías para datos de entrada en **parámetros** de función, puedes utilizar modelos de Pydantic, lists, diccionarios, valores escalares como enteros, booleanos, etc.