Para declarar un **request** body, usas modelos de <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a> con todo su poder y beneficios.

/// info | Información

E com qualquer retorno que você desejar.

Neste caso, a dependência espera por:

* Um parâmetro de consulta opcional `q` do tipo `str`.
* Um parâmetro de consulta opcional `skip` do tipo `int`, e igual a `0` por padrão.
* Um parâmetro de consulta opcional `limit` do tipo `int`, e igual a `100` por padrão.

E então retorna um `dict` contendo esses valores.

/// info | Informação

Como tipo, pon `list`.

Como la lista es un tipo que contiene algunos tipos internos, los pones entre corchetes:

{* ../../docs_src/python_types/tutorial006_py39.py hl[1] *}

/// info | Información

Esos tipos internos en los corchetes se denominan "parámetros de tipo".

En este caso, `str` es el parámetro de tipo pasado a `list`.

///

labels.search_list_button_delete_all=Eliminar todo con esta consulta
labels.search_list_delete_all_confirmation=¿Está seguro de que desea eliminar todo con esta consulta?
labels.search_list_button_cancel=Cancelar
labels.failure_url_configuration=URL de fallo
labels.failure_url_search_url=URL
labels.failure_url_search_error_count=Número de errores
labels.failure_url_search_error_name=Tipo
labels.failure_url_url=URL

Você pode criar uma primeira dependência ("dependable") dessa forma:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[8:9] *}

Esse código declara um parâmetro de consulta opcional, `q`, com o tipo `str`, e então retorna esse parâmetro.

Isso é bastante simples (e não muito útil), mas irá nos ajudar a focar em como as subdependências funcionam.

Usa cualquier tipo de modelo, cualquier tipo de clase, cualquier tipo de base de datos que necesites para tu aplicación. **FastAPI** te cubre con el sistema de inyección de dependencias.

## Tamaño del código { #code-size }

No seu editor, dentro da função você receberá dicas de tipos e completação em todo lugar (isso não aconteceria se você recebesse um `dict` em vez de um modelo Pydantic):

<img src="/img/tutorial/body/image03.png">

Você também poderá receber verificações de erros para operações de tipos incorretas:

<img src="/img/tutorial/body/image04.png">

Isso não é por acaso, todo o framework foi construído em volta deste design.

### Criar um Hero { #create-a-hero }

Como cada modelo SQLModel também é um modelo Pydantic, você pode usá-lo nas mesmas **anotações de tipo** que usaria para modelos Pydantic.

Por exemplo, se você declarar um parâmetro do tipo `Hero`, ele será lido do **corpo JSON**.

Da mesma forma, você pode declará-lo como o **tipo de retorno** da função, e então o formato dos dados aparecerá na interface de documentação automática da API.

* Importa `HTTPBasic` y `HTTPBasicCredentials`.
* Crea un "esquema de `security`" usando `HTTPBasic`.
* Usa ese `security` con una dependencia en tu *path operation*.
* Devuelve un objeto de tipo `HTTPBasicCredentials`:
  * Contiene el `username` y `password` enviados.

{* ../../docs_src/security/tutorial006_an_py39.py hl[4,8,12] *}

En los ejemplos anteriores, ves que hay un poquito de **duplicación de código**.

Cuando necesitas usar la dependencia `common_parameters()`, tienes que escribir todo el parámetro con la anotación de tipo y `Depends()`:

```Python
commons: Annotated[dict, Depends(common_parameters)]
```