Usando apenas `BackgroundTasks` (e não `BackgroundTask`), é então possível usá-la como um parâmetro de _função de operação de caminho_ e deixar o **FastAPI** cuidar do resto para você, assim como ao usar o objeto `Request` diretamente.

Ainda é possível usar `BackgroundTask` sozinho no FastAPI, mas você deve criar o objeto em seu código e retornar uma Starlette `Response` incluindo-o.

* Dentro dele, o arquivo `app/main.py` está localizado em um pacote Python (diretório com  `__init__.py`). Portanto, ele é um "módulo" desse pacote: `app.main`.
* Existem também um arquivo `app/dependencies.py`, assim como o `app/main.py`, ele é um "módulo": `app.dependencies`.
* Há um subdiretório `app/routers/` com outro arquivo `__init__.py`, então ele é um "subpacote Python": `app.routers`.

Com exceção de todas as palavras complicadas usadas aqui, o sistema de **Injeção de Dependência** é bastante simples.

Consiste apenas de funções que parecem idênticas a *funções de operação de rota*.

Mas ainda assim, é bastante poderoso, e permite que você declare grafos (árvores) de dependências com uma profundidade arbitrária.

/// tip | "Dica"

Tudo isso pode não parecer muito útil com esses exemplos.

* Testes _backend_ _REST_ baseados no **Pytest**, integrados com Docker, então você pode testar a interação completa da API, independente do banco de dados. Como roda no Docker, ele pode construir um novo repositório de dados do zero toda vez (assim você pode usar ElasticSearch, MongoDB, CouchDB, ou o que quiser, e apenas testar que a API esteja funcionando).

///

A ativação de um ambiente virtual adiciona seu caminho `.venv/bin` (no Linux e macOS) ou `.venv\Scripts` (no Windows) à variável de ambiente `PATH`.

Digamos que antes de ativar o ambiente, a variável `PATH` estava assim:

//// tab | Linux, macOS

```plaintext
/usr/bin:/bin:/usr/sbin:/sbin
```

Isso significa que o sistema procuraria programas em:

* `/usr/bin`
* `/bin`
* `/usr/sbin`
* `/sbin`

Então você declara seu modelo de dados como uma classe que herda `BaseModel`.

Utilize os tipos Python padrão para todos os atributos:

```Python hl_lines="7-11"
{!../../docs_src/body/tutorial001.py!}
```

Assim como quando declaramos parâmetros de consulta, quando um atributo do modelo possui um valor padrão, ele se torna opcional. Caso contrário, se torna obrigatório. Use `None` para torná-lo opcional.

### Fornecendo o `root_path`

Para conseguir isso, você pode usar a opção de linha de comando `--root-path` assim:

<div class="termy">

```console
$ fastapi run main.py --root-path /api/v1

<span style="color: green;">INFO</span>:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
```

</div>

/// tip | "Dica"

Utilize a versão com `Annotated` se possível.

///

```Python hl_lines="11"
{!> ../../docs_src/dependencies/tutorial001.py!}
```

////

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

<img src="/img/python-types/image05.png">

Sem tipos, isso é quase impossível de alcançar.

Observe que a variável `item` é um dos elementos da lista `items`.

E, ainda assim, o editor sabe que é um `str` e fornece suporte para isso.

#### Tuple e Set

Você faria o mesmo para declarar `tuple`s e `set`s:

//// tab | Python 3.9+

```Python hl_lines="1"

Se você concordar em atualizar a variável de ambiente `PATH`, o instalador adicionará `/opt/custompython/bin` para a variável de ambiente `PATH`.

Poderia parecer assim:

```plaintext
/usr/local/bin:/usr/bin:/bin:/usr/sbin:/sbin:/opt/custompython/bin
```