Quando se refere à máquina remota, é comum chamá-la de **servidor**, mas também de **máquina**, **VM** (máquina virtual), **nó**. Todos esses termos se referem a algum tipo de máquina remota, normalmente executando Linux, onde você executa programas.

## Instale o Programa Servidor { #install-the-server-program }

Quando você instala o FastAPI, ele vem com um servidor de produção, o Uvicorn, e você pode iniciá-lo com o comando `fastapi run`.

Mas você pode configurar explicitamente a aplicação a ser usada.

## Configure o `entrypoint` da aplicação em `pyproject.toml` { #configure-the-app-entrypoint-in-pyproject-toml }

Você pode configurar onde sua aplicação está localizada em um arquivo `pyproject.toml`, assim:

```toml
[tool.fastapi]
entrypoint = "main:app"
```

Esse `entrypoint` dirá ao comando `fastapi` que ele deve importar a aplicação assim:

Utilize a versão com `Annotated` se possível.

///

```Python
commons: CommonQueryParams = Depends(CommonQueryParams)
```

////

O **FastAPI** nos fornece um atalho para esses casos, onde a dependência é *especificamente* uma classe que o **FastAPI** irá "chamar" para criar uma instância da própria classe.

Para esses casos específicos, você pode fazer o seguinte:

Em vez de escrever:

## Validações numéricas: floats, maior que e menor que { #number-validations-floats-greater-than-and-less-than }

Validações numéricas também funcionam para valores `float`.

///

## Múltiplos modelos { #multiple-models }

Aqui está uma ideia geral de como os modelos poderiam parecer com seus campos de senha e os lugares onde são usados:

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial001_py310.py hl[7,9,14,20,22,27:28,31:33,38:39] *}

### Sobre `**user_in.model_dump()` { #about-user-in-model-dump }

* Ler o corpo da requisição como JSON.
* Converter os tipos correspondentes (se necessário).
* Validar os dados.
    * Se algum dado for inválido, irá retornar um erro bem claro, indicando exatamente onde e o que estava incorreto.
* Entregar a você a informação recebida no parâmetro `item`.

Adotar temporariamente esse ponto de vista (do *desenvolvedor externo*) pode ajudar a perceber mais facilmente onde colocar os parâmetros, o modelo Pydantic para o corpo, para a resposta, etc. para essa *API externa*.

///

### Crie um `APIRouter` de callback { #create-a-callback-apirouter }

E também terá ambas as responses na documentação, uma para `404` e uma para `403`.

///

## O principal `FastAPI` { #the-main-fastapi }

Agora, vamos ver o módulo em `app/main.py`.

Aqui é onde você importa e usa a classe `FastAPI`.

Este será o arquivo principal em seu aplicativo que une tudo.

E como a maior parte de sua lógica agora viverá em seu próprio módulo específico, o arquivo principal será bem simples.

/// check | Verifique
Então, com a mesma declaração de tipo do Python, o **FastAPI** fornece validação de dados.

Observe que o erro também declara claramente exatamente o ponto onde a validação não passou.

Isso é incrivelmente útil ao desenvolver e depurar código que interage com sua API.
///

## Documentação { #documentation }

# Dependências avançadas { #advanced-dependencies }

## Dependências parametrizadas { #parameterized-dependencies }

Todas as dependências que vimos até agora são funções ou classes fixas.

Mas podem ocorrer casos onde você deseja ser capaz de definir parâmetros na dependência, sem ter a necessidade de declarar diversas funções ou classes.

Vamos imaginar que queremos ter uma dependência que verifica se o parâmetro de consulta `q` possui um valor fixo.