# Subdependências

Você pode criar dependências que possuem **subdependências**.

Elas podem ter o nível de **profundidade** que você achar necessário.

O **FastAPI** se encarrega de resolver essas dependências.

## Primeira dependência "injetável"

Você pode criar uma primeira dependência (injetável) dessa forma:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[8:9] *}

E assim deve ser porque seria um bug no seu código ter o `ValidationError` do Pydantic na sua *response*, ou em qualquer outro lugar do seu código (que não na requisição do cliente).

E enquanto você conserta o bug, os clientes / usuários não deveriam ter acesso às informações internas do erro, porque, desse modo, haveria exposição de uma vulnerabilidade de segurança.

## Dataclasses em Estruturas de Dados Aninhadas

Você também pode combinar `dataclasses` com outras anotações de tipo para criar estruturas de dados aninhadas.

Em alguns casos, você ainda pode ter que usar a versão do Pydantic das `dataclasses`. Por exemplo, se você tiver erros com a documentação da API gerada automaticamente.

Já é possível criar aplicativos de produção com **FastAPI** (e provavelmente você já faz isso há algum tempo), apenas precisando ter certeza de usar uma versão que funcione corretamente com o resto do seu código.

## Fixe a sua versão de `fastapi`

* `Field(primary_key=True)` informa ao SQLModel que o `id` é a **chave primária** no banco de dados SQL (você pode aprender mais sobre chaves primárias SQL na documentação do SQLModel).

    Ao ter o tipo como `int | None`, o SQLModel saberá que essa coluna deve ser um `INTEGER` no banco de dados SQL e que ela deve ser `NULLABLE`.

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### Tags com Enums

Se você tem uma grande aplicação, você pode acabar acumulando **várias tags**, e você gostaria de ter certeza de que você sempre usa a **mesma tag** para *operações de rota* relacionadas.

Nestes casos, pode fazer sentido armazenar as tags em um `Enum`.

**FastAPI** suporta isso da mesma maneira que com strings simples:

* Validação de dados
* Documentação automática

## Valores padrão

Como os parâmetros de consulta não são uma parte fixa da rota, eles podem ser opcionais e podem ter valores padrão.

No exemplo acima eles tem valores padrão de `skip=0` e `limit=10`.

Então, se você for até a URL:

```
http://127.0.0.1:8000/items/
```

Seria o mesmo que ir para:

```

Este parâmetro recebe um `dict`, as chaves são os códigos de status para cada retorno, como por exemplo `200`, e os valores são um outro `dict` com a informação de cada um deles.

Cada um desses `dict` de retorno pode ter uma chave `model`, contendo um modelo do Pydantic, assim como o `response_model`.

O **FastAPI** pegará este modelo, gerará o esquema JSON dele e incluirá no local correto do OpenAPI.

Dessa forma eu pude encontrar a melhor maneira de reduzir duplicação de código o máximo possível, ter completação de texto em todos os lugares, conferência de tipos e erros etc.

Tudo de uma forma que oferecesse a melhor experiência de desenvolvimento para todos os desenvolvedores.

## Requisitos

///

/// note | Nota

Observe que o modelo de entrada ainda é validado.

Portanto, se você quiser receber atualizações parciais que possam omitir todos os atributos, precisará ter um modelo com todos os atributos marcados como opcionais (com valores padrão ou `None`).