nt:"\f790"}.fa-diagnoses:before{content:"\f470"}.fa-diaspora:before{content:"\f791"}.fa-dice:before{content:"\f522"}.fa-dice-d20:before{content:"\f6cf"}.fa-dice-d6:before{content:"\f6d1"}.fa-dice-five:before{content:"\f523"}.fa-dice-four:before{content:"\f524"}.fa-dice-one:before{content:"\f525"}.fa-dice-six:before{content:"\f526"}.fa-dice-three:before{content:"\f527"}.fa-dice-two:before{content:"\f528"}.fa-digg:before{content:"\f1a6"}.fa-digital-ocean:before{content:"\f391"}.fa-digital-tachogra...

* `app`: el objeto creado dentro de `main.py` con la línea `app = FastAPI()`.
* `--reload`: hace que el servidor se reinicie cada vez que cambia el código. Úsalo únicamente para desarrollo.

///

En el output, hay una línea que dice más o menos:

```hl_lines="4"
INFO:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
```

Esa línea muestra la URL dónde se está sirviendo tu app en tu maquina local.

### Revísalo

nt:"\f790"}.fa-diagnoses:before{content:"\f470"}.fa-diaspora:before{content:"\f791"}.fa-dice:before{content:"\f522"}.fa-dice-d20:before{content:"\f6cf"}.fa-dice-d6:before{content:"\f6d1"}.fa-dice-five:before{content:"\f523"}.fa-dice-four:before{content:"\f524"}.fa-dice-one:before{content:"\f525"}.fa-dice-six:before{content:"\f526"}.fa-dice-three:before{content:"\f527"}.fa-dice-two:before{content:"\f528"}.fa-digg:before{content:"\f1a6"}.fa-digital-ocean:before{content:"\f391"}.fa-digital-tachogra...

Así que esperas a que esa persona 😍 termine la historia (terminas el trabajo actual ⏯ / tarea actual que se está procesando 🤓), sonríes gentilmente y le dices que vas por las hamburguesas ⏸.

```
/files/{file_path:path}
```

En este caso el nombre del parámetro es `file_path` y la última parte, `:path`, le dice que el parámetro debería coincidir con cualquier path.

Entonces lo puedes usar con:

```Python hl_lines="6"
{!../../docs_src/path_params/tutorial004.py!}
```

/// tip | Consejo

Pydantic-Modelle haben eine `.dict()`-Methode, die ein `dict` mit den Daten des Modells zurückgibt.

Wenn wir also ein Pydantic-Objekt `user_in` erstellen, etwa so:

```Python
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="******@****.***")
```

und wir rufen seine `.dict()`-Methode auf:

```Python
user_dict = user_in.dict()
```

# Classes como Dependências

Antes de nos aprofundarmos no sistema de **Injeção de Dependência**, vamos melhorar o exemplo anterior.

## `dict` do exemplo anterior

No exemplo anterior, nós retornávamos um `dict` da nossa dependência ("injetável"):

//// tab | Python 3.10+

```Python hl_lines="9"
{!> ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py!}
```

////

//// tab | Python 3.9+

```Python hl_lines="11"

Zum Beispiel, wenn Sie es in einer Datenbank speichern möchten.

Dafür bietet **FastAPI** eine Funktion `jsonable_encoder()`.

## `jsonable_encoder` verwenden

Stellen wir uns vor, Sie haben eine Datenbank `fake_db`, die nur JSON-kompatible Daten entgegennimmt.

Sie akzeptiert zum Beispiel keine `datetime`-Objekte, da die nicht kompatibel mit JSON sind.

* Para passar um corpo JSON, passe um objeto Python (por exemplo, um `dict`) para o parâmetro `json`.
* Se você precisar enviar *Dados de Formulário* em vez de JSON, use o parâmetro `data`.
* Para passar *headers*, use um `dict` no parâmetro `headers`.
* Para *cookies*, um `dict` no parâmetro `cookies`.

```

////

//// tab | Python 3.10+ non-Annotated

/// tip | "Dica"

Prefira utilizar a versão `Annotated` se possível.

///

```Python hl_lines="24-25  28"
{!> ../../docs_src/dependency_testing/tutorial001_py310.py!}
```

////

//// tab | Python 3.8+ non-Annotated

/// tip | "Dica"

Prefira utilizar a versão `Annotated` se possível.

///