Par exemple, si vous déclarez un paramètre de type `Hero`, il sera lu depuis le **corps JSON**.

De la même manière, vous pouvez le déclarer comme **type de retour** de la fonction, et alors la forme des données apparaîtra dans l'UI automatique de documentation de l'API.

Podemos hacerlo mejor...

## Qué hace a una dependencia { #what-makes-a-dependency }

Hasta ahora has visto dependencias declaradas como funciones.

Pero esa no es la única forma de declarar dependencias (aunque probablemente sea la más común).

El factor clave es que una dependencia debe ser un "callable".

Un "**callable**" en Python es cualquier cosa que Python pueda "llamar" como una función.

Si chaque élément JSON que vous voulez renvoyer est de type `Item` (un modèle Pydantic) et que c'est une fonction async, vous pouvez déclarer le type de retour comme `AsyncIterable[Item]` :

{* ../../docs_src/stream_json_lines/tutorial001_py310.py ln[1:24] hl[9:11,22] *}

Si vous déclarez le type de retour, FastAPI l'utilisera pour **valider** les données, les **documenter** dans OpenAPI, les **filtrer**, et les **sérialiser** avec Pydantic.

```

Donc, lorsque vous avez besoin de déclarer une valeur comme requise tout en utilisant `Query`, vous pouvez simplement ne pas déclarer de valeur par défaut :

{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial006_an_py310.py hl[9] *}

### Requis, peut valoir `None` { #required-can-be-none }

q: Annotated[str | None, Query(min_length=3)] = None
```

Así que, cuando necesites declarar un valor como requerido mientras usas `Query`, simplemente puedes no declarar un valor por defecto:

{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial006_an_py310.py hl[9] *}

### Requerido, puede ser `None` { #required-can-be-none }

## Utiliser une `StreamingResponse` avec `yield` { #a-streamingresponse-with-yield }

Si vous déclarez un `response_class=StreamingResponse` dans votre *fonction de chemin d'accès*, vous pouvez utiliser `yield` pour envoyer chaque bloc de données à son tour.

{* ../../docs_src/stream_data/tutorial001_py310.py ln[1:23] hl[20,23] *}

* The user types the `username` and `password` in the frontend, and hits `Enter`.
* The frontend (running in the user's browser) sends that `username` and `password` to a specific URL in our API (declared with `tokenUrl="token"`).
* The API checks that `username` and `password`, and responds with a "token" (we haven't implemented any of this yet).

Ces fonctions peuvent être déclarées avec `async def` ou un `def` normal.

### Événement `startup` { #startup-event }

Pour ajouter une fonction qui doit être exécutée avant le démarrage de l'application, déclarez-la avec l'événement « startup » :

{* ../../docs_src/events/tutorial001_py310.py hl[8] *}

## Crear un modelo de usuario { #create-a-user-model }

Primero, vamos a crear un modelo de usuario con Pydantic.

De la misma manera que usamos Pydantic para declarar cuerpos, podemos usarlo en cualquier otra parte:

{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[5,12:6] *}

## Crear una dependencia `get_current_user` { #create-a-get-current-user-dependency }

{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_py310.py hl[24] *}

...we declared the `response_model` to be our model `UserOut`, that doesn't include the password:

{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_py310.py hl[22] *}

So, **FastAPI** will take care of filtering out all the data that is not declared in the output model (using Pydantic).

### `response_model` or Return Type { #response-model-or-return-type }