### Criando uma classe `Enum`

Importe `Enum` e crie uma sub-classe que herde de `str` e de `Enum`.

Por herdar de `str` a documentação da API vai ser capaz de saber que os valores devem ser do tipo `string` e assim ser capaz de mostrar eles corretamente.

Assim, crie atributos de classe com valores fixos, que serão os valores válidos disponíveis.

### Passo 1: importe `FastAPI`

```Python hl_lines="1"
{!../../../docs_src/first_steps/tutorial001.py!}
```

`FastAPI` é uma classe Python que fornece todas as funcionalidades para sua API.

!!! note "Detalhes técnicos"
    `FastAPI` é uma classe que herda diretamente de `Starlette`.

Sie sollten die Version von `starlette` nicht pinnen.

Verschiedene Versionen von **FastAPI** verwenden eine bestimmte neuere Version von Starlette.

Sie können **FastAPI** also einfach die korrekte Starlette-Version verwenden lassen.

## Über Pydantic

Pydantic integriert die Tests für **FastAPI** in seine eigenen Tests, sodass neue Versionen von Pydantic (über `1.0.0`) immer mit FastAPI kompatibel sind.

All the dependencies we have seen are a fixed function or class.

But there could be cases where you want to be able to set parameters on the dependency, without having to declare many different functions or classes.

Let's imagine that we want to have a dependency that checks if the query parameter `q` contains some fixed content.

But we want to be able to parameterize that fixed content.

## A "callable" instance

    * Because pydantic data structures are just instances of classes you define; auto-completion, linting, mypy and your intuition should all work properly with your validated data.
* Validate **complex structures**:
    * Use of hierarchical Pydantic models, Python `typing`’s `List` and `Dict`, etc.

# Custom Response Classes - File, HTML, Redirect, Streaming, etc.

There are several custom response classes you can use to create an instance and return them directly from your *path operations*.

Read more about it in the [FastAPI docs for Custom Response - HTML, Stream, File, others](https://fastapi.tiangolo.com/advanced/custom-response/).

You can import them directly from `fastapi.responses`:

```python
from fastapi.responses import (
    FileResponse,

Sie können diese direkt von `fastapi` importieren:

```python
from fastapi import WebSocketDisconnect
```

::: fastapi.WebSocketDisconnect

## WebSockets – zusätzliche Klassen

Zusätzliche Klassen für die Handhabung von WebSockets.

Werden direkt von Starlette bereitgestellt, Sie können sie jedoch von `fastapi` importieren:

```python
from fastapi.websockets import WebSocketDisconnect, WebSocketState

# Statische Dateien – `StaticFiles`

Sie können die `StaticFiles`-Klasse verwenden, um statische Dateien wie JavaScript, CSS, Bilder, usw. bereitzustellen.

Lesen Sie mehr darüber in der [FastAPI-Dokumentation zu statischen Dateien](../tutorial/static-files.md).

Sie können sie direkt von `fastapi.staticfiles` importieren:

```python
from fastapi.staticfiles import StaticFiles
```

# `UploadFile`-Klasse

Sie können *Pfadoperation-Funktionsparameter* als Parameter vom Typ `UploadFile` definieren, um Dateien aus dem Request zu erhalten.

Sie können es direkt von `fastapi` importieren:

```python
from fastapi import UploadFile
```

::: fastapi.UploadFile
    options:
        members:
            - file
            - filename
            - size
            - headers
            - content_type

    {!> ../../../docs_src/extra_models/tutorial001_py310.py!}
    ```

### Sobre `**user_in.dict()`

#### O `.dict()` do Pydantic

`user_in` é um modelo Pydantic da classe `UserIn`.

Os modelos Pydantic possuem um método `.dict()` que retorna um `dict` com os dados do modelo.

Então, se criarmos um objeto Pydantic `user_in` como:

```Python