* También hay un archivo `app/dependencies.py`, al igual que `app/main.py`, es un "módulo": `app.dependencies`.
* Hay un subdirectorio `app/routers/` con otro archivo `__init__.py`, por lo que es un "subpaquete de Python": `app.routers`.
* El archivo `app/routers/items.py` está dentro de un paquete, `app/routers/`, por lo que es un submódulo: `app.routers.items`.

{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial001_an_py310.py ln[1:11] hl[7:11] *}

La clase `Hero` es muy similar a un modelo de Pydantic (de hecho, en el fondo, realmente *es un modelo de Pydantic*).

Hay algunas diferencias:

* `table=True` le dice a SQLModel que este es un *modelo de tabla*, que debe representar una **tabla** en la base de datos SQL, no es solo un *modelo de datos* (como lo sería cualquier otra clase regular de Pydantic).

Normalerweise gibt es ein anderes Tool, das für das **Starten und Ausführen** Ihres Containers zuständig ist.

Es könnte sich um **Docker** direkt, **Docker Compose**, **Kubernetes**, einen **Cloud-Dienst**, usw. handeln.

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py39.py hl[22] *}

/// tip | Tipp

Das alles mag gekünstelt wirken. Und es ist möglicherweise noch nicht ganz klar, welchen Nutzen das hat.

Diese Beispiele sind bewusst einfach gehalten, zeigen aber, wie alles funktioniert.

In den Kapiteln zum Thema Sicherheit gibt es Hilfsfunktionen, die auf die gleiche Weise implementiert werden.

	Number   int
	Location string
	IsIntern bool
}

type EncryptedString string

func (es *EncryptedString) Scan(ctx context.Context, field *schema.Field, dst reflect.Value, dbValue interface{}) (err error) {
	switch value := dbValue.(type) {
	case []byte:
		*es = EncryptedString(bytes.TrimPrefix(value, []byte("hello")))
	case string:
		*es = EncryptedString(strings.TrimPrefix(value, "hello"))
	default:

/// tip | Tipp

Verwenden Sie für neuen Code, und wann immer möglich, `Annotated`, wie oben erklärt. Es gibt mehrere Vorteile (unten erläutert) und keine Nachteile. 🍰

///

In den nächsten Abschnitten sehen Sie weitere Optionen, Konfigurationen und zusätzliche Funktionen.

/// tip | Tipp

Die nächsten Abschnitte sind **nicht unbedingt „fortgeschritten“**.

Und es ist möglich, dass für Ihren Anwendungsfall die Lösung in einem davon liegt.

///

## Lesen Sie zuerst das Tutorial

{* ../../docs_src/query_params/tutorial002_py310.py hl[7] *}

/// check | Revisa

Además, nota que **FastAPI** es lo suficientemente inteligente para notar que el parámetro de path `item_id` es un parámetro de path y `q` no lo es, por lo tanto, es un parámetro de query.

///

## Conversión de tipos en parámetros de query

También puedes declarar tipos `bool`, y serán convertidos:

{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial002_py310.py hl[20] *}

In diesem Fall wird **FastAPI** bemerken, dass es mehr als einen Body-Parameter in der Funktion gibt (zwei Parameter, die Pydantic-Modelle sind).

Es wird deshalb die Parameternamen als Schlüssel (Feldnamen) im Body verwenden, und erwartet einen Body wie folgt:

```JSON
{
    "item": {
        "name": "Foo",

Una imagen de contenedor es comparable al archivo de **programa** y sus contenidos, por ejemplo, `python` y algún archivo `main.py`.