### Ler Heroes

Podemos **ler** `Hero`s do banco de dados usando um `select()`. Podemos incluir um `limit` e `offset` para paginar os resultados.

{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial001_an_py310.py ln[48:55] hl[51:52,54] *}

### Ler um Único Hero

Podemos **ler** um único `Hero`.

{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial001_an_py310.py ln[58:63] hl[60] *}

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

## Parametrizar a instância

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

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py39.py hl[9] *}

## Modelos aninhados

Cada atributo de um modelo Pydantic tem um tipo.

Mas esse tipo pode ser outro modelo Pydantic.

Portanto, você pode declarar "objects" JSON profundamente aninhados com nomes, tipos e validações de atributos específicos.

Tudo isso, aninhado arbitrariamente.

### Defina um sub-modelo

Por exemplo, nós podemos definir um modelo `Image`:

### Leer Heroes

Podemos **leer** `Hero`s de la base de datos usando un `select()`. Podemos incluir un `limit` y `offset` para paginar los resultados.

{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial001_an_py310.py ln[48:55] hl[51:52,54] *}

### Leer Un Hero

Podemos **leer** un único `Hero`.

{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial001_an_py310.py ln[58:63] hl[60] *}

```Python
from typing import List

my_list: List[str]
```

Eso es toda la sintaxis estándar de Python para declaraciones de tipo.

Usa esa misma sintaxis estándar para atributos de modelos con tipos internos.

Así, en nuestro ejemplo, podemos hacer que `tags` sea específicamente una "lista de strings":

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial002_py310.py hl[12] *}

## Tipos de conjunto

El `TestClient` está basado en <a href="https://www.python-httpx.org" class="external-link" target="_blank">HTTPX</a>, y afortunadamente, podemos usarlo directamente para probar la API.

## Ejemplo

E esses modelos estão compartilhando muitos dos dados e duplicando nomes e tipos de atributos.

Nós poderíamos fazer melhor.

Podemos declarar um modelo `UserBase` que serve como base para nossos outros modelos. E então podemos fazer subclasses desse modelo que herdam seus atributos (declarações de tipo, validação, etc.).

Pero eso aún no es tan útil. Vamos a hacer que nos dé el usuario actual.

## Crear un modelo de usuario

Primero, vamos a crear un modelo de usuario con Pydantic.

De la misma manera que usamos Pydantic para declarar cuerpos, podemos usarlo en cualquier otra parte:

{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[5,12:6] *}

## Crear una dependencia `get_current_user`

Vamos a crear una dependencia `get_current_user`.

    ...
```

...el prefijo no debe incluir un `/` final.

Así que, el prefijo en este caso es `/items`.

También podemos agregar una lista de `tags` y `responses` extra que se aplicarán a todas las *path operations* incluidas en este router.

Y podemos agregar una lista de `dependencies` que se añadirá a todas las *path operations* en el router y se ejecutarán/solucionarán por cada request que les haga.