4. Instalar las dependencias de los paquetes en el archivo de requisitos.

    La opción `--no-cache-dir` le dice a `pip` que no guarde los paquetes descargados localmente, ya que eso solo sería si `pip` fuese a ejecutarse de nuevo para instalar los mismos paquetes, pero ese no es el caso al trabajar con contenedores.

    /// note | Nota

2. Al usar un bloque `with`, nos aseguramos de que el objeto similar a un archivo se cierre después de que la función generadora termine. Así, después de que termina de enviar el response.
3. Este `yield from` le dice a la función que itere sobre esa cosa llamada `file_like`. Y luego, para cada parte iterada, yield esa parte como proveniente de esta función generadora (`iterfile`).

```TOML hl_lines="3"
[entryPoints]
  [entryPoints.http]
    address = ":9999"

[providers]
  [providers.file]
    filename = "routes.toml"
```

Esto le dice a Traefik que escuche en el puerto 9999 y que use otro archivo `routes.toml`.

/// tip | Consejo

```

ya que usará ese `None` como el valor por defecto, y de esa manera hará el parámetro **no requerido**.

La parte `Union[str, None]` permite que tu editor brinde un mejor soporte, pero no es lo que le dice a FastAPI que este parámetro no es requerido.

///

Luego, podemos pasar más parámetros a `Query`. En este caso, el parámetro `max_length` que se aplica a los strings:

```Python

Requests tiene un diseño muy simple e intuitivo, es muy fácil de usar, con valores predeterminados sensatos. Pero al mismo tiempo, es muy poderoso y personalizable.

Por eso, como se dice en el sitio web oficial:

> Requests es uno de los paquetes Python más descargados de todos los tiempos

La forma en que lo usas es muy sencilla. Por ejemplo, para hacer un `GET` request, escribirías:

```Python

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"):

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[9] *}

Mas assim obtemos um `dict` como valor do parâmetro `commons` na *função de operação de rota*.

Por padrão, o **FastAPI** irá converter automaticamente o valor do retorno para JSON utilizando o `jsonable_encoder` explicado em [JSON Compatible Encoder](../tutorial/encoder.md){.internal-link target=_blank}.

/// info | Informação

No Pydantic v1, o método era chamado `.dict()`, ele foi descontinuado (mas ainda suportado) no Pydantic v2 e renomeado para `.model_dump()`.

Os exemplos aqui usam `.dict()` para compatibilidade com Pydantic v1, mas você deve usar `.model_dump()` em vez disso se puder usar Pydantic v2.

///

/// info | Informação

* 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`.

### `Body` com vários `examples`

Alternativamente ao único `example`, você pode passar `examples` usando um `dict` com **vários examples**, cada um com informações extras que serão adicionadas no **OpenAPI** também.

As chaves do `dict` identificam cada exemplo, e cada valor é outro `dict`.

Cada `dict` de exemplo específico em `examples` pode conter:

* `summary`: Pequena descrição do exemplo.