Você quer manter as *operações de rota* relacionadas aos seus usuários separadas do restante do código, para mantê-lo organizado.

Mas ele ainda faz parte da mesma aplicação/web API **FastAPI** (faz parte do mesmo "pacote Python").

Você pode criar as *operações de rotas* para esse módulo usando o `APIRouter`.

### Importar `APIRouter`

	 Todos os utilitários de segurança que se integram com OpenAPI (e na documentação da API automática) herdam de `SecurityBase`, é assim que **FastAPI** pode saber como integrá-los no OpenAPI.

## O que ele faz

Ele irá e olhará na requisição para aquele header de `Autorização`, verificará se o valor é `Bearer` mais algum token, e vai retornar o token como uma `str`

{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial006.py hl[7] *}

/// info | Informação

Se você nunca viu os `...` antes: é um valor único especial, faz <a href="https://docs.python.org/3/library/constants.html#Ellipsis" class="external-link" target="_blank">parte do Python e é chamado "Ellipsis"</a>.

///

Dessa forma o **FastAPI** saberá que o parâmetro é obrigatório.

    Porque o programa será iniciado em `/code` e dentro dele está o diretório `./app` com seu código, o **Uvicorn** será capaz de ver e **importar** `app` de `app.main`.

/// tip

Revise o que cada linha faz clicando em cada bolha com o número no código. 👆

///

Agora você deve ter uma estrutura de diretório como:

```
.
├── app
│   ├── __init__.py
│   └── main.py
├── Dockerfile

Essa sintaxe `@alguma_coisa` em Python é chamada de "decorador".

Você o coloca em cima de uma função. Como um chapéu decorativo (acho que é daí que vem o termo).

Um "decorador" pega a função abaixo e faz algo com ela.

Em nosso caso, este decorador informa ao **FastAPI** que a função abaixo corresponde a **rota** `/` com uma **operação** `get`.

É o "**decorador de rota**".

///

---

O **FastAPI** não faz nenhuma concessão com nenhum banco de dados, modelo de dados ou ferramenta.

Ele oferece toda a flexibilidade para você escolher as opções que melhor se ajustam ao seu projeto.

### Filtragem de dados FastAPI

Agora, para FastAPI, ele verá o tipo de retorno e garantirá que o que você retornar inclua **apenas** os campos que são declarados no tipo.

O FastAPI faz várias coisas internamente com o Pydantic para garantir que essas mesmas regras de herança de classe não sejam usadas para a filtragem de dados retornados, caso contrário, você pode acabar retornando muito mais dados do que o esperado.

Dessa forma, ela se comporta praticamente como uma variável global, mas ao ser utilizada como uma função de uma dependência, pode facilmente ser sobrescrita durante os testes.

`@lru_cache` é definido no módulo `functools` que faz parte da biblioteca padrão do Python, você pode ler mais sobre esse decorador no link <a href="https://docs.python.org/3/library/functools.html#functools.lru_cache" class="external-link" target="_blank">Python Docs sobre `@lru_cache`</a>.

![ReDoc](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-06-redoc-02.png)

### Recapitulando

Resumindo, você declara **uma vez** os tipos dos parâmetros, corpo etc. como parâmetros de função.

Você faz isso com os tipos padrão do Python moderno.

Você não terá que aprender uma nova sintaxe, métodos ou classes de uma biblioteca específica etc.

Apenas **Python** padrão.

Por exemplo, para um `int`: