O `TestClient` é baseado no <a href="https://www.python-httpx.org" class="external-link" target="_blank">HTTPX</a>, e felizmente nós podemos utilizá-lo diretamente para testar a API.

## Exemplo

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## Verifique o `username` e o formato dos dados

Nós verificamos que nós obtemos um `username`, e extraímos os escopos.

E depois nós validamos esse dado com o modelo Pydantic (capturando a exceção `ValidationError`), e se nós obtemos um erro ao ler o token JWT ou validando os dados com o Pydantic, nós levantamos a exceção `HTTPException` que criamos anteriormente.

No nosso exemplo de código acima, nós não usamos ele diretamente, mas nós passamos para o FastAPI para ele usá-lo.

O parâmetro `lifespan` da aplicação `FastAPI` usa um **Gerenciador de Contexto Assíncrono**, então nós podemos passar nosso novo gerenciador de contexto assíncrono do `lifespan` para ele.

```Python hl_lines="22"

Porém nós queremos poder parametrizar o conteúdo fixo.

## Uma instância "chamável"

Em Python existe uma maneira de fazer com que uma instância de uma classe seja um "chamável".

Não propriamente a classe (que já é um chamável), mas a instância desta classe.

Para fazer isso, nós declaramos o método `__call__`:

//// tab | Python 3.9+

* A API checa aquele `username` e `senha`, e responde com um "token" (nós não implementamos nada disso ainda).
	* Um "token" é apenas uma string com algum conteúdo que nós podemos utilizar mais tarde para verificar o usuário.
	* Normalmente, um token é definido para expirar depois de um tempo.

{!> ../../docs_src/dependencies/tutorial005.py!}
```

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Esse código declara um parâmetro de consulta opcional, `q`, com o tipo `str`, e então retorna esse parâmetro.

Isso é bastante simples (e não muito útil), mas irá nos ajudar a focar em como as subdependências funcionam.

## Segunda dependência, "injetável" e "dependente"

* Outros...

Darei exemplos mais concretos nos próximos capítulos.

## Reinicializações

Semelhante a garantir que seu aplicativo seja executado na inicialização, você provavelmente também deseja garantir que ele seja **reiniciado** após falhas.

### Nós cometemos erros

Por exemplo, no modelo `Image` nós temos um campo `url`, nós podemos declara-lo como um `HttpUrl` do Pydantic invés de como uma `str`:

```Python hl_lines="4  10"
{!../../docs_src/body_nested_models/tutorial005.py!}
```

Para lidar com isso, primeiramente nós convertemos o `username` e o `password` para `bytes`, codificando-os com UTF-8.

Então nós podemos utilizar o `secrets.compare_digest()` para garantir que o `credentials.username` é `"stanleyjobson"`, e que o `credentials.password` é `"swordfish"`.

//// tab | Python 3.9+

E ele gera _schemas_ OpenAPI.

É assim como funciona no Flask, Starlette, Responder etc.

Mas então, nós temos novamente o problema de ter uma micro-sintaxe, dentro de uma string Python (um grande YAML).

O editor não poderá ajudar muito com isso. E se nós modificarmos os parâmetros dos _schemas_ do Marshmallow e esquecer de modificar também aquela _docstring_ YAML, o _schema_ gerado pode ficar obsoleto.