## Dependências globais

Isso permitiria que você **reutilizasse o modelo** em **diversos lugares**, e também declarasse validações e metadados de todos os parâmetros de uma única vez. 😎

/// note | Nota

Isso é suportado desde o FastAPI versão `0.115.0`. 🤓

///

## Parâmetros de Consulta com um Modelo Pydantic

```

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/// warning | "Aviso"

Quando você retorna um `Response` diretamente, como no exemplo acima, ele será retornado diretamente.

Ele não será serializado com um modelo, etc.

Garanta que ele tenha toda informação que você deseja, e que os valores sejam um JSON válido (caso você esteja usando `JSONResponse`).

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/// note | "Detalhes técnicos"

Você também pode utilizar `from starlette.responses import JSONResponse`.

```Python hl_lines="6"
{!../../docs_src/response_status_code/tutorial001.py!}
```

/// note | "Nota"

Observe que `status_code` é um parâmetro do método "decorador" (get, post, etc). Não da sua função de *operação de caminho*, como todos os parâmetros e corpo.

///

O parâmetro `status_code` recebe um número com o código de status HTTP.

/// info | "Informação"

Se você precisar ou quiser trabalhar com **GraphQL**, <a href="https://strawberry.rocks/" class="external-link" target="_blank">**Strawberry**</a> é a biblioteca **recomendada** pois tem o design mais próximo ao design do **FastAPI**, ela é toda baseada em **type annotations**.

Dependendo do seu caso de uso, você pode preferir usar uma biblioteca diferente, mas se você me perguntasse, eu provavelmente sugeriria que você experimentasse o **Strawberry**.

    * Si no usaras FastAPI y usaras Starlette directamente (u otra herramienta, como Sanic, Flask, Responder, etc.), tendrías que implementar toda la validación y serialización de datos tu mismo. Por lo tanto, tu aplicación final seguirá teniendo la misma sobrecarga que si se hubiera creado con FastAPI. Y en muchos casos, esta validación y serialización de datos constituye la mayor cantidad de...

```Python
old_dict = {
    "old key": "old value",
    "second old key": "second old value",
}
new_dict = {**old_dict, "new key": "new value"}
```

Aqui, o `new_dict` terá todos os pares de chave-valor do `old_dict` mais o novo par de chave-valor:

```Python
{
    "old key": "old value",
    "second old key": "second old value",
    "new key": "new value",
}
```

![Erasure](https://github.com/minio/minio/blob/master/docs/screenshots/erasure-code.jpg?raw=true)

## What is Bit Rot protection?

Bit Rot, also known as data rot or silent data corruption is a data loss issue faced by disk drives today. Data on the drive may silently get corrupted without signaling an error has occurred, making bit rot more dangerous than a permanent hard drive failure.

    * Caso você não utilize o FastAPI e faz uso do Starlette diretamente (ou outra ferramenta, como o Sanic, Flask, Responder, etc) você mesmo teria que implementar toda a validação de dados e serialização. Então, a sua aplicação final ainda teria a mesma sobrecarga caso estivesse usando o FastAPI. E em muitos casos, validação de dados e serialização é a maior parte do código escrito em aplicações.

    * Se você nunca utilizou FastAPI mas utilizou diretamente o Starlette (ou outra ferramenta, como Sanic, Flask, Responder, etc) você teria que implementar toda validação de dados e serialização por conta. Então, sua aplicação final poderia ainda ter a mesma sobrecarga como se fosse desenvolvida com FastAPI. Em muitos casos, a validação de dados e serialização é o maior pedaço de código escrito em aplicações....