* Un sistema de **<abbr title="también conocido como componentes, recursos, proveedores, servicios, inyectables">Inyección de Dependencias</abbr>** muy poderoso y fácil de usar.
* Seguridad y autenticación, incluyendo soporte para **OAuth2** con **tokens JWT** y autenticación **HTTP Basic**.
* Técnicas más avanzadas (pero igualmente fáciles) para declarar **modelos JSON profundamente anidados** (gracias a Pydantic).

## Instalar o `SQLModel`

Primeiro, certifique-se de criar seu [ambiente virtual](../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank}, ativá-lo e, em seguida, instalar o `sqlmodel`:

<div class="termy">

```console
$ pip install sqlmodel
---> 100%
```

</div>

## Criar o App com um Único Modelo

Por exemplo, no Visual Studio Code, você pode:

* Ir para o painel "Debug".
* "Add configuration...".
* Selecionar "Python"
* Executar o depurador com a opção "`Python: Current File (Integrated Terminal)`".

Em seguida, ele iniciará o servidor com seu código **FastAPI**, parará em seus pontos de interrupção, etc.

Veja como pode parecer:

<img src="/img/tutorial/debugging/image01.png">

---

Se você usar o Pycharm, você pode:

`Field` funciona da mesma forma que `Query`, `Path` e `Body`, ele possui todos os mesmos parâmetros, etc.

/// note | Detalhes técnicos

Na realidade, `Query`, `Path` e outros que você verá em seguida, criam objetos de subclasses de uma classe `Param` comum, que é ela mesma uma subclasse da classe `FieldInfo` do Pydantic.

E `Field` do Pydantic retorna uma instância de `FieldInfo` também.

Você pode declarar um parâmetro do tipo `Response` na sua *função de operação de rota*.

E então você pode definir cookies nesse objeto de resposta *temporário*.

{* ../../docs_src/response_cookies/tutorial002.py hl[1,8:9] *}

Em seguida, você pode retornar qualquer objeto que precise, como normalmente faria (um `dict`, um modelo de banco de dados, etc).

E se você declarou um `response_model`, ele ainda será usado para filtrar e converter o objeto que você retornou.

Então você pode definir os cabeçalhos nesse objeto de resposta *temporário*.

{* ../../docs_src/response_headers/tutorial002.py hl[1,7:8] *}

Em seguida você pode retornar qualquer objeto que precisar, da maneira que faria normalmente (um `dict`, um modelo de banco de dados, etc.).

### **FastAPI** Normal

Primeiro, escreva toda a sua aplicação **FastAPI** normalmente:

{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001.py hl[1,4,7:9] *}

### Gerar o esquema OpenAPI

Em seguida, use a mesma função utilitária para gerar o esquema OpenAPI, dentro de uma função `custom_openapi()`:

{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001.py hl[2,15:21] *}

### Modificar o esquema OpenAPI

Primeiro, crie a aplicação principal, de nível superior, **FastAPI**, e suas *operações de rota*:

{* ../../docs_src/sub_applications/tutorial001.py hl[3,6:8] *}

### Sub-aplicação

Em seguida, crie sua sub-aplicação e suas *operações de rota*.

Essa sub-aplicação é apenas outra aplicação FastAPI padrão, mas esta é a que será "montada":

{* ../../docs_src/sub_applications/tutorial001.py hl[11,14:16] *}

Era `upper`? Era `uppercase`? `first_uppercase`? `capitalize`?

Em seguida, tente com o velho amigo do programador, o preenchimento automático do editor.

Você digita o primeiro parâmetro da função, `first_name`, depois um ponto (`.`) e, em seguida, pressiona `Ctrl + Space` para acionar a conclusão.

Mas, infelizmente, você não obtém nada útil:

E esse **JSON Schema** do modelo Pydantic está incluído no **OpenAPI** da sua API e, em seguida, é usado na UI da documentação.