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Mas para este exemplo, usaremos um documento HTML muito simples com algum JavaScript, tudo dentro de uma string longa.

Esse, é claro, não é o ideal e você não o usaria para produção.

Na produção, você teria uma das opções acima.

Mas é a maneira mais simples de focar no lado do servidor de WebSockets e ter um exemplo funcional:

* E muitas outras coisas...

Tudo isso, enquanto minimizamos a repetição de código.

## Primeiros passos { #first-steps }

Vamos ver um exemplo simples. Tão simples que não será muito útil, por enquanto.

Mas dessa forma podemos focar em como o sistema de **Injeção de Dependência** funciona.

### Criando uma dependência, ou "dependable" { #create-a-dependency-or-dependable }

Fazer com que o modelo de retorno garanta que um valor esteja sempre disponível e sempre seja um `int` (não `None`) é muito útil para os clientes da API, eles podem escrever código muito mais simples com essa certeza.

Além disso, **clientes gerados automaticamente** terão interfaces mais simples, para que os desenvolvedores que se comunicam com sua API possam ter uma experiência muito melhor trabalhando com sua API. 😎

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/// danger | Cuidado

Nunca armazene a senha simples de um usuário ou envie-a em uma resposta como esta, a menos que você saiba todas as ressalvas e saiba o que está fazendo.

///

## Adicione um modelo de saída { #add-an-output-model }

Podemos, em vez disso, criar um modelo de entrada com a senha em texto simples e um modelo de saída sem ela:

        throw new AssertionError(e);
      }
    }

    HashFunction getHashFunction() {
      return hashFn;
    }
  }

  // Use a constant seed for all of the benchmarks to ensure apples to apples comparisons.
  private static final int RANDOM_SEED = new Random().nextInt();

  private byte[] testBytes;

  @BeforeExperiment
  void setUp() {
    testBytes = new byte[size];

Especificamente, observa-se Uvicorn, Starlette e FastAPI comparados juntos (entre muitas outras ferramentas).

Quanto mais simples o problema resolvido pela ferramenta, melhor a performance que ela terá. E a maioria dos _benchmarks_ não testam as características adicionais fornecidas pela ferramenta.

A hierarquia segue assim:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[8:9] *}

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, "dependable" e "dependente" { #second-dependency-dependable-and-dependant }

## IDs de operação personalizados e nomes de métodos melhores { #custom-operation-ids-and-better-method-names }

Você pode **modificar** a maneira como esses IDs de operação são **gerados** para torná-los mais simples e ter **nomes de método mais simples** nos clientes.

Neste caso, você terá que garantir que cada ID de operação seja **único** de alguma outra maneira.

Eles estão, mais ou menos, em pontas opostas, complementando-se.

Requests tem um design muito simples e intuitivo, é muito fácil de usar, com padrões sensatos. Mas ao mesmo tempo, é muito poderoso e personalizável.

É por isso que, como dito no site oficial:

> Requests é um dos pacotes Python mais baixados de todos os tempos

O jeito de usar é muito simples. Por exemplo, para fazer uma requisição `GET`, você escreveria:

```Python

Por exemplo, nós, a equipe por trás do FastAPI, criamos [**FastAPI Cloud**](https://fastapicloud.com), para tornar a implantação de aplicações FastAPI na nuvem o mais simples possível, com a mesma experiência de desenvolvimento de trabalhar com o FastAPI.