Utilizado pelo Pydantic:

* [`email-validator`](https://github.com/JoshData/python-email-validator) - para validação de email.

Utilizado pelo Starlette:

* [`httpx`](https://www.python-httpx.org) - Obrigatório caso você queira utilizar o `TestClient`.
* [`jinja2`](https://jinja.palletsprojects.com) - Obrigatório se você quer utilizar a configuração padrão de templates.

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```

</div>

Isto deve funcionar para a maioria dos casos. 😎

Você pode utilizar esse comando, por exemplo, para iniciar sua aplicação **FastAPI** em um contêiner, em um servidor, etc.

## Servidores ASGI { #asgi-servers }

Vamos nos aprofundar um pouco mais em detalhes.

```Python
{
    "old key": "old value",
    "second old key": "second old value",
    "new key": "new value",
}
```

Você pode utilizar essa técnica para reutilizar alguns retornos predefinidos nas suas *operações de rota* e combiná-las com personalizações adicionais.

Por exemplo:

{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial004_py310.py hl[11:15,24] *}

Ser capaz de utilizar funções assíncronas em seus testes pode ser útil, por exemplo, quando você está realizando uma consulta em seu banco de dados de maneira assíncrona. Imagine que você deseja testar realizando requisições para a sua aplicação FastAPI e depois verificar que a sua aplicação inseriu corretamente as informações no banco de dados, ao utilizar uma biblioteca assíncrona para banco de dados.

### Declarando a dependência, no "dependente" { #declare-the-dependency-in-the-dependant }

Da mesma forma que você utiliza `Body`, `Query`, etc. Como parâmetros de sua *função de operação de rota*, utilize `Depends` com um novo parâmetro:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[13,18] *}

Ainda que `Depends` seja utilizado nos parâmetros da função da mesma forma que `Body`, `Query`, etc, `Depends` funciona de uma forma um pouco diferente.

<img src="/img/tutorial/body/image05.png">

/// tip | Dica

Se você utiliza o [PyCharm](https://www.jetbrains.com/pycharm/) como editor, você pode utilizar o [Plugin do Pydantic para o PyCharm](https://github.com/koxudaxi/pydantic-pycharm-plugin/).

Melhora o suporte do editor para seus modelos Pydantic com:

* preenchimento automático

    * Se você quer fazer comparações com o Uvicorn, compare com Daphne, Hypercorn, uWSGI, etc. Servidores de Aplicação.
* **Starlette**:

Neste caso, o `__call__` é o que o **FastAPI** utilizará para verificar parâmetros adicionais e sub dependências, e isso é o que será chamado para passar o valor ao parâmetro na sua *função de operação de rota* posteriormente.

## Parametrizar a instância { #parameterize-the-instance }

E agora, nós podemos utilizar o `__init__` para declarar os parâmetros da instância que podemos utilizar para "parametrizar" a dependência:

Você pode utilizar a configuração do modelo Pydantic para `proibir` qualquer campo `extra`:

{* ../../docs_src/cookie_param_models/tutorial002_an_py310.py hl[10] *}

            "input": "plumbus"
        }
    ]
}
```

## Resumo { #summary }

Você pode utilizar **modelos Pydantic** para declarar **parâmetros de consulta** no **FastAPI**. 😎

/// tip | Dica

Alerta de spoiler: você também pode utilizar modelos Pydantic para declarar cookies e cabeçalhos, mas você irá ler sobre isso mais a frente no tutorial. 🤫