```console
$ pip install email-validator
```

ou com:

```console
$ pip install "pydantic[email]"
```

///

E estamos usando este modelo para declarar nossa entrada e o mesmo modelo para declarar nossa saída:

{* ../../docs_src/response_model/tutorial002_py310.py hl[16] *}

Agora, sempre que um navegador estiver criando um usuário com uma senha, a API retornará a mesma senha na resposta.

Neste caso, o **FastAPI** nunca tocará ou se importará com o `__init__`, nós vamos utilizar diretamente em nosso código.

## Crie uma instância { #create-an-instance }

Nós poderíamos criar uma instância desta classe com:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py39.py hl[18] *}

E deste modo nós podemos "parametrizar" a nossa dependência, que agora possui `"bar"` dentro dele, como o atributo `checker.fixed_content`.

O fator principal para uma dependência é que ela deve ser "chamável"

Um objeto "chamável" em Python é qualquer coisa que o Python possa "chamar" como uma função

Então se você tiver um objeto `alguma_coisa` (que pode *não* ser uma função) que você possa "chamar" (executá-lo) dessa maneira:

```Python
something()
```

ou

```Python
something(some_argument, some_keyword_argument="foo")
```

{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[25] *}

## Obter o usuário { #get-the-user }

`get_current_user` usará uma função utilitária (falsa) que criamos, que recebe um token como uma `str` e retorna nosso modelo Pydantic `User`:

* O usuário digita o `username` e o `password` no frontend e pressiona `Enter`.
* O frontend (rodando no navegador do usuário) envia esse `username` e `password` para uma URL específica na nossa API (declarada com `tokenUrl="token"`).
* A API verifica esse `username` e `password`, e responde com um "token" (ainda não implementamos nada disso).

Mas fazendo isso, em alguns minutos ou horas os invasores teriam adivinhado o usuário e senha corretos, com a "ajuda" da nossa aplicação, apenas usando o tempo levado para responder.

#### Corrija com o `secrets.compare_digest()` { #fix-it-with-secrets-compare-digest }

Mas em nosso código já estamos utilizando o `secrets.compare_digest()`.

Isso define os metadados sobre a resposta principal da *operação de rota*.

Você também pode declarar respostas adicionais, com seus modelos, códigos de status, etc.

Existe um capítulo inteiro da nossa documentação sobre isso, você pode ler em [Retornos Adicionais no OpenAPI](additional-responses.md){.internal-link target=_blank}.

## Extras do OpenAPI { #openapi-extra }

    end

    rect rgba(0, 255, 255, .1)
        code ->> function: say_hi(name="Camila")
        function ->> code: return stored result
    end
```

No caso da nossa dependência `get_settings()`, a função nem recebe argumentos, então ela sempre retorna o mesmo valor.

Por exemplo, ao usar GraphQL, você normalmente executa todas as ações usando apenas operações `POST`.

///

### Passo 4: defina a função de operação de rota { #step-4-define-the-path-operation-function }

Esta é a nossa "**função de operação de rota**":

* **path**: é `/`.
* **operação**: é `get`.
* **função**: é a função abaixo do "decorador" (abaixo do `@app.get("/")`).

{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001_py39.py hl[7] *}

* encontre o módulo `dependencies` (um arquivo imaginário em `app/routers/dependencies.py`)...
* e dele, importe a função `get_token_header`.

Mas esse arquivo não existe, nossas dependências estão em um arquivo em `app/dependencies.py`.

Lembre-se de como nossa estrutura app/file se parece:

<img src="/img/tutorial/bigger-applications/package.drawio.svg">

---

Os dois pontos `..`, como em:

```Python