"aos", "seus", "quem", "nas", "me", "esse", "eles", "você", "essa", "num", "nem", "suas", "meu", "às", "minha", "numa", "pelos", "elas", "qual", "nós", "lhe", "deles", "essas", "esses", "pelas", "este", "dele", "tu", "te", "vocês", "vos", "lhes", "meus", "minhas", "teu", "tua", "teus", "tuas", "nosso", "nossa", "nossos", "nossas", "dela", "delas", "esta", "estes", "estas", "aquele", "aquela", "aqueles", "aquelas", "isto", "aquilo", "estou", "está", "estamos", "estão", "estive", "esteve", "estivemos",...

"aos", "seus", "quem", "nas", "me", "esse", "eles", "você", "essa", "num", "nem", "suas", "meu", "às", "minha", "numa", "pelos", "elas", "qual", "nós", "lhe", "deles", "essas", "esses", "pelas", "este", "dele", "tu", "te", "vocês", "vos", "lhes", "meus", "minhas", "teu", "tua", "teus", "tuas", "nosso", "nossa", "nossos", "nossas", "dela", "delas", "esta", "estes", "estas", "aquele", "aquela", "aqueles", "aquelas", "isto", "aquilo", "estou", "está", "estamos", "estão", "estive", "esteve", "estivemos",...

    results = some_library()
    return results
```

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Se sua aplicação (de alguma forma) não tem que se comunicar com nada mais e esperar que o respondam, use `async def`, mesmo que você não precise usar `await` dentro dela.

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Se você simplesmente não sabe, use apenas `def`.

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Cada um desses `dict` de retorno pode ter uma chave `model`, contendo um modelo do Pydantic, assim como o `response_model`.

O **FastAPI** pegará este modelo, gerará o esquema JSON dele e incluirá no local correto do OpenAPI.

# copybara:comment_begin(oss-only)
cc_library(
    name = "grpc",
    visibility = ["//visibility:public"],
    deps = select({
        "//conditions:default": ["@com_github_grpc_grpc//:grpc"],
    }),
)

cc_library(
    name = "grpc++",
    visibility = ["//visibility:public"],
    deps = select({
        "//conditions:default": ["@com_github_grpc_grpc//:grpc++"],
    }),
)
# copybara:comment_end

* Todas elas incluirão as `responses` predefinidas.
* Todas essas *operações de rota* terão a list de `dependencies` avaliada/executada antes delas.
    * Se você também declarar dependências em uma *operação de rota* específica, **elas também serão executadas**.

    copts = tf_copts(),
    visibility = ["//visibility:public"],
    deps = [
        ":c_api_macros",
        ":tf_shape_internal",
        "//tensorflow/core:framework",
    ],
)

cc_library(
    name = "tf_shape_internal",
    hdrs = ["tf_shape_internal.h"],
    copts = tf_copts(),
    visibility = ["//tensorflow:internal"],
    deps = [
        ":conversion_macros",
        "//tensorflow/core:framework",

        "//tensorflow:internal",
    ],
    deps = [
        "//tensorflow/core:lib",
        "//tensorflow/core:protos_all_cc",
        "@com_google_absl//absl/container:inlined_vector",
    ],
)

cc_library(
    name = "abstract_operation",
    hdrs = ["abstract_operation.h"],
    visibility = [
        "//tensorflow:internal",
    ],
    deps = [
        ":abstract_tensor_handle",

Isso significa que no lugar do processo normal de seus usuários enviarem requisições para a sua API, é a **sua API** (ou sua aplicação) que poderia **enviar requisições para o sistema deles** (para a API deles, a aplicação deles).

Isso normalmente é chamado de **webhook**.

Nós poderíamos criar uma instância desta classe com:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py310.py hl[18] *}

E deste modo nós podemos "parametrizar" a nossa dependência, que agora possui `"bar"` dentro dele, como o atributo `checker.fixed_content`.

## Utilize a instância como dependência { #use-the-instance-as-a-dependency }