```Python
    first_name: str, last_name: str
```

Bu kadar.

İşte bunlar "tip belirteçleri":

```Python hl_lines="1"
{!../../docs_src/python_types/tutorial002.py!}
```

Bu, aşağıdaki gibi varsayılan değerleri bildirmekle aynı şey değildir:

```Python
    first_name="john", last_name="doe"
```

Bu tamamen farklı birşey

İki nokta üst üste (`:`) kullanıyoruz , eşittir (`=`) değil.

Este parâmetro recebe um `dict`, as chaves são os códigos de status para cada retorno, como por exemplo `200`, e os valores são um outro `dict` com a informação de cada um deles.

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.

* PostgreSQL
* MySQL
* SQLite
* Oracle
* Microsoft SQL Server, etc.

Neste exemplo, usaremos **SQLite**, porque ele usa um único arquivo e o Python tem suporte integrado. Assim, você pode copiar este exemplo e executá-lo como está.

Mais tarde, para sua aplicação em produção, você pode querer usar um servidor de banco de dados como o **PostgreSQL**.

/// tip | Dica

Nós criamos uma função assíncrona chamada `lifespan()` com `yield` como este:

```Python hl_lines="16  19"
{!../../docs_src/events/tutorial003.py!}
```

<img src="/img/tutorial/bigger-applications/package.svg">

A mesma estrutura de arquivos com comentários:

```
.
├── app                  # "app" é um pacote Python
│   ├── __init__.py      # este arquivo torna "app" um "pacote Python"
│   ├── main.py          # "main" módulo, e.g. import app.main
│   ├── dependencies.py  # "dependencies" módulo, e.g. import app.dependencies

```Python hl_lines="1  4"
{!../../docs_src/python_types/tutorial008.py!}
```

Esto significa:

* La variable `prices` es un `dict`:
    * Los keys de este `dict` son de tipo `str` (Digamos que son el nombre de cada ítem).
    * Los valores de este `dict` son de tipo `float` (Digamos que son el precio de cada ítem).

### Clases como tipos

También puedes declarar una clase como el tipo de una variable.

{!../../docs_src/path_params/tutorial002.py!}
```

En este caso, `item_id` es declarado como un `int`.

/// check | Revisa

Esto te dará soporte en el editor dentro de tu función, con chequeo de errores, auto-completado, etc.

///

## <abbr title="también conocido en inglés como: serialization, parsing, marshalling">Conversión</abbr> de datos

* `swagger_js_url`: a URL onde a página HTML para a sua documentação do Swagger UI pode obter o arquivo **JavaScript**. Este é o URL do CDN personalizado.
* `swagger_css_url`: a URL onde a página HTML para a sua documentação do Swagger UI pode obter o arquivo **CSS**. Este é o URL do CDN personalizado.

E de forma semelhante para o ReDoc...

```Python hl_lines="2-6  11-19  22-24  27-33"

`status_code` também pode receber um `IntEnum`, como o do Python <a href="https://docs.python.org/3/library/http.html#http.HTTPStatus" class="external-link" target="_blank">`http.HTTPStatus`</a>.

///

Dessa forma:

* Este código de status será retornado na resposta.
* Será documentado como tal no esquema OpenAPI (e, portanto, nas interfaces do usuário):

<img src="/img/tutorial/response-status-code/image01.png">

/// note | "Nota"

## Utilize a instância como dependência

Então, nós podemos utilizar este `checker` em um `Depends(checker)`, no lugar de `Depends(FixedContentQueryChecker)`, porque a dependência é a instância, `checker`, e não a própria classe.

E quando a dependência for resolvida, o **FastAPI** chamará este `checker` como:

```Python
checker(q="somequery")
```