## `fastapi dev`

Quando você roda `fastapi dev`, isso vai executar em modo de desenvolvimento.

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[8] *}

Esses parâmetros são utilizados pelo **FastAPI** para "definir" a dependência.

Em ambos os casos teremos:

* Um parâmetro de consulta `q` opcional do tipo `str`.
* Um parâmetro de consulta `skip` do tipo `int`, com valor padrão `0`.
* Um parâmetro de consulta `limit` do tipo `int`, com valor padrão `100`.

Si revisas la aplicación anterior, en la interfaz verás que, hasta ahora, permite al cliente decidir el `id` del `Hero` a crear. 😱

No deberíamos permitir que eso suceda, podrían sobrescribir un `id` que ya tenemos asignado en la base de datos. Decidir el `id` debería ser tarea del **backend** o la **base de datos**, **no del cliente**.

E sempre que você enviar esses dados como resposta, mesmo se a fonte tiver duplicatas, eles serão gerados como um conjunto de itens exclusivos.

E também teremos anotações/documentação em conformidade.

## Modelos aninhados

Cada atributo de um modelo Pydantic tem um tipo.

Mas esse tipo pode ser outro modelo Pydantic.

Por ejemplo, como en el modelo `Image` tenemos un campo `url`, podemos declararlo como una instance de `HttpUrl` de Pydantic en lugar de un `str`:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial005_py310.py hl[2,8] *}

Entonces, el frontend (que se ejecuta en el navegador) trataría de alcanzar `/openapi.json` y no podría obtener el esquema de OpenAPI.

Porque tenemos un proxy con un prefijo de path de `/api/v1` para nuestra aplicación, el frontend necesita obtener el esquema de OpenAPI en `/api/v1/openapi.json`.

```mermaid
graph LR

browser("Navegador")

La idea es que la comunidad de **FastAPI** sea amable y acogedora. Al mismo tiempo, no aceptes acoso o comportamiento irrespetuoso hacia los demás. Tenemos que cuidarnos unos a otros.

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Aquí te explico cómo ayudar a otros con preguntas (en discusiones o issues):

### Entiende la pregunta

Por eso en este ejemplo tenemos que declararlo en el parámetro `response_model`.

...pero sigue leyendo abajo para ver cómo superar eso.

## Tipo de Retorno y Filtrado de Datos

Ambas versiones significan lo mismo, `q` es un parámetro que puede ser un `str` o `None`, y por defecto, es `None`.

Ahora vamos a lo divertido. 🎉

## Agregar `Query` a `Annotated` en el parámetro `q`

Ahora que tenemos este `Annotated` donde podemos poner más información (en este caso algunas validaciones adicionales), agrega `Query` dentro de `Annotated`, y establece el parámetro `max_length` a `50`:

# (6)!
CMD ["fastapi", "run", "app/main.py", "--port", "80"]
```

1. Comenzar desde la imagen base oficial de Python.

2. Establecer el directorio de trabajo actual a `/code`.

    Aquí es donde pondremos el archivo `requirements.txt` y el directorio `app`.

3. Copiar el archivo con los requisitos al directorio `/code`.

    Copiar **solo** el archivo con los requisitos primero, no el resto del código.