```

would mean:

* Starting in the same package that this module (the file `app/routers/items.py`) lives in (the directory `app/routers/`)...
* find the module `dependencies` (an imaginary file at `app/routers/dependencies.py`)...
* and from it, import the function `get_token_header`.

But that file doesn't exist, our dependencies are in a file at `app/dependencies.py`.

</pre>


<h3 id="Imaginary_literals">Imaginary literals</h3>

<p>
An imaginary literal represents the imaginary part of a
<a href="#Constants">complex constant</a>.
It consists of an <a href="#Integer_literals">integer</a> or
<a href="#Floating-point_literals">floating-point</a> literal
followed by the lower-case letter <code>i</code>.
The value of an imaginary literal is the value of the respective

* Check if you can understand what is the **purpose** and use case of the person asking.

* Then check if the question (the vast majority are questions) is **clear**.

* In many cases the question asked is about an imaginary solution from the user, but there might be a **better** one. If you can understand the problem and use case better, you might be able to suggest a better **alternative solution**.

</pre>


<h3 id="Imaginary_literals">Imaginary literals</h3>

<p>
An imaginary literal represents the imaginary part of a
<a href="#Constants">complex constant</a>.
It consists of an <a href="#Integer_literals">integer</a> or
<a href="#Floating-point_literals">floating-point</a> literal
followed by the lowercase letter <code>i</code>.
The value of an imaginary literal is the value of the respective

Vamos iniciar com um exemplo de **caso de uso** e então ver como resolvê-lo com isso.

Vamos imaginar que você tem alguns **modelos de _machine learning_** que deseja usar para lidar com as requisições. 🤖

Os mesmos modelos são compartilhados entre as requisições, então não é um modelo por requisição, ou um por usuário ou algo parecido.

Por exemplo, se você precisar armazená-lo em um banco de dados.

Para isso, **FastAPI** fornece uma função `jsonable_encoder()`.

## Usando a função `jsonable_encoder`

Vamos imaginar que você tenha um banco de dados `fake_db` que recebe apenas dados compatíveis com JSON.

Por exemplo, ele não recebe objetos `datetime`, pois estes objetos não são compatíveis com JSON.

Todas as dependências que vimos até agora são funções ou classes fixas.

Mas podem ocorrer casos onde você deseja ser capaz de definir parâmetros na dependência, sem ter a necessidade de declarar diversas funções ou classes.

Vamos imaginar que queremos ter uma dependência que verifica se o parâmetro de consulta `q` possui um valor fixo.

Porém nós queremos poder parametrizar o conteúdo fixo.

## Uma instância "chamável"

Mas há situações específicas onde é útil utilizar o objeto `Request`.

## Utilize o objeto `Request` diretamente

Vamos imaginar que você deseja obter o endereço de IP/host do cliente dentro da sua *função de operação de rota*.

Para isso você precisa acessar a requisição diretamente.

```Python hl_lines="1  7-8"

Pero en algunos casos necesitas retornar un status code diferente al predeterminado.

## Casos de uso

Por ejemplo, imagina que quieres retornar un HTTP status code de "OK" `200` por defecto.

Pero si los datos no existen, quieres crearlos y retornar un HTTP status code de "CREATED" `201`.

Essas faturas terão um `id`, `title` (opcional), `customer` e `total`.

O usuário da sua API (um desenvolvedor externo) criará uma fatura em sua API com uma solicitação POST.

Então sua API irá (vamos imaginar):

* Enviar uma solicitação de pagamento para o desenvolvedor externo.
* Coletar o dinheiro.
* Enviar a notificação de volta para o usuário da API (o desenvolvedor externo).