/// tip | "Dica"

Utilize a versão com `Annotated` se possível

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```Python hl_lines="17"
{!> ../../docs_src/dependencies/tutorial006.py!}
```

////

Essas dependências serão executadas/resolvidas da mesma forma que dependências comuns. Mas o valor delas (se existir algum) não será passado para a sua *função de operação de rota*.

/// tip | "Dica"

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### Mais informações

/// note | "Detalhes Técnicos"

Você também poderia usar `from starlette.responses import Response` ou `from starlette.responses import JSONResponse`.

**FastAPI** fornece as mesmas `starlette.responses` em `fastapi.responses` apenas como uma conveniência para você, o desenvolvedor. Mas a maioria das respostas disponíveis vem diretamente do Starlette.

{!../../docs_src/response_headers/tutorial001.py!}
```

/// note | "Detalhes técnicos"

Você também pode usar `from starlette.responses import Response` ou `from starlette.responses import JSONResponse`.

**FastAPI** fornece as mesmas `starlette.responses` como `fastapi.responses` apenas como uma conveniência para você, desenvolvedor. Mas a maioria das respostas disponíveis vem diretamente do Starlette.

Isso é especialmente útil para uma **base de código grande** onde **as mesmas dependências** são utilizadas repetidamente em **muitas *operações de rota***.

## `Async` ou não, eis a questão

Como as dependências também serão chamadas pelo **FastAPI** (da mesma forma que *funções de operação de rota*), as mesmas regras se aplicam ao definir suas funções.

Você pode usar facilmente as mesmas configurações do Pydantic para configurar sua OpenAPI gerada e as interfaces de usuário de documentos.

Por exemplo:

```Python hl_lines="6  11"
{!../../docs_src/conditional_openapi/tutorial001.py!}
```

Aqui declaramos a configuração `openapi_url` com o mesmo padrão de `"/openapi.json"`.

E então o usamos ao criar o aplicativo `FastAPI`.

O **FastAPI** fornece as mesmas `starlette.responses` como `fastapi.responses` apenas como um facilitador para você, desenvolvedor. Mas a maior parte das respostas vem diretamente do Starlette.

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### Enviando Múltiplos Arquivos com Metadados Adicionais

E da mesma forma que antes, você pode utilizar `File()` para definir parâmetros adicionais, até mesmo para `UploadFile`:

//// tab | Python 3.9+

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### Criar um Hero

Como cada modelo SQLModel também é um modelo Pydantic, você pode usá-lo nas mesmas **anotações de tipo** que usaria para modelos Pydantic.

Por exemplo, se você declarar um parâmetro do tipo `Hero`, ele será lido do **corpo JSON**.

Da mesma forma, você pode declará-lo como o **tipo de retorno** da função, e então o formato dos dados aparecerá na interface de documentação automática da API.

Se as senhas não corresponderem, retornaremos o mesmo erro.

#### Hashing de senha

"Hashing" significa: converter algum conteúdo (uma senha neste caso) em uma sequência de bytes (apenas uma string) que parece algo sem sentido.

Sempre que você passa exatamente o mesmo conteúdo (exatamente a mesma senha), você obtém exatamente a mesma sequência aleatória de caracteres.

```

devido ao parâmetro da rota `item_id` ter um valor `"foo"`, que não é um `int`.

O mesmo erro apareceria se você tivesse fornecido um `float` ao invés de um `int`, como em: <a href="http://127.0.0.1:8000/items/4.2" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/items/4.2</a>

/// check | "Verifique"



///

	Então, com a mesma declaração de tipo do Python, o **FastAPI** dá pra você validação de dados.

//// tab | Python 3.10+

Você pode utilizar os mesmos tipos internos como genéricos (com colchetes e tipos dentro):

* `list`
* `tuple`
* `set`
* `dict`

E o mesmo como no Python 3.8, do módulo `typing`:

* `Union`
* `Optional` (o mesmo que com o 3.8)
* ...entro outros.