Probablemente quieras probar el proveedor externo una vez, pero no necesariamente llamarlo para cada test que se realice.

En este caso, puedes sobrescribir la dependencia que llama a ese proveedor y usar una dependencia personalizada que devuelva un usuario mock, solo para tus tests.

### Usa el atributo `app.dependency_overrides` { #use-the-app-dependency-overrides-attribute }

Puedes aprender cómo [instalar `@hey-api/openapi-ts`](https://heyapi.dev/openapi-ts/get-started) y leer sobre el [output generado](https://heyapi.dev/openapi-ts/output) en su sitio web.

### Usar el SDK { #using-the-sdk }

Ahora puedes importar y usar el código del cliente. Podría verse así, nota que tienes autocompletado para los métodos:

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image02.png">

Puedes usar esta plantilla para comenzar, ya que incluye gran parte de la configuración inicial, seguridad, base de datos y algunos endpoints de API ya hechos para ti.

Pero recuerda que cuando importas `Query`, `Path`, `Cookie` y otros desde `fastapi`, en realidad son funciones que devuelven clases especiales.

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/// info | Información

Para declarar cookies, necesitas usar `Cookie`, porque de lo contrario los parámetros serían interpretados como parámetros de query.

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/// info | Información

## Pydantic { #pydantic }

Toda la validación de datos se realiza internamente con [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/), así que obtienes todos los beneficios de esta. Y sabes que estás en buenas manos.

Puedes usar las mismas declaraciones de tipo con `str`, `float`, `bool` y muchos otros tipos de datos complejos.

Varios de estos se exploran en los siguientes capítulos del tutorial.

## El orden importa { #order-matters }

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## Errores de dependencias y valores de retorno { #dependencies-errors-and-return-values }

Puedes usar las mismas *funciones* de dependencia que usas normalmente.

### Requisitos de dependencia { #dependency-requirements }

Pueden declarar requisitos de request (como headers) u otras sub-dependencias:

De la misma manera, esta base de datos no recibiría un modelo de Pydantic (un objeto con atributos), solo un `dict`.

Puedes usar `jsonable_encoder` para eso.

Recibe un objeto, como un modelo de Pydantic, y devuelve una versión compatible con JSON:

{* ../../docs_src/encoder/tutorial001_py310.py hl[4,21] *}

{* ../../docs_src/metadata/tutorial004_py310.py hl[3:16,18] *}

Observe que você pode usar Markdown dentro das descrições. Por exemplo, "login" será exibido em negrito (**login**) e "fancy" será exibido em itálico (_fancy_).

/// tip | Dica

Você não precisa adicionar metadados para todas as tags que você usa.

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### Use suas tags { #use-your-tags }

Mas lembre-se que quando você importa `Query`, `Path`, `Cookie` e outras de `fastapi`, elas são na verdade funções que retornam classes especiais.

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/// info | Informação

Para declarar cookies, você precisa usar `Cookie`, pois caso contrário, os parâmetros seriam interpretados como parâmetros de consulta.

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/// info | Informação

Então, você pode adicionar dados extras ao esquema gerado automaticamente.

Por exemplo, você poderia decidir ler e validar a requisição com seu próprio código, sem usar as funcionalidades automáticas do FastAPI com o Pydantic, mas ainda assim querer definir a requisição no esquema OpenAPI.

Você pode fazer isso com `openapi_extra`: