Da mesma forma que você utiliza `Body`, `Query`, etc. Como parâmetros de sua *função de operação de rota*, utilize `Depends` com um novo parâmetro:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[13,18] *}

Ainda que `Depends` seja utilizado nos parâmetros da função da mesma forma que `Body`, `Query`, etc, `Depends` funciona de uma forma um pouco diferente.

Você fornece um único parâmetro para `Depends`.

    $ unzip fess-15.3.x.zip
    $ cd fess-15.3.x
    $ ./bin/fess

Para mais detalhes, veja o [Guia de Instalação](https://fess.codelibs.org/15.3/install/index.html).

### Docker

Nós fornecemos imagens Docker em [ghcr.io](https://github.com/orgs/codelibs/packages). Também fornecemos um arquivo Docker Compose (YAML) neste [repositório](https://github.com/codelibs/docker-fess/tree/master/compose).

# Corpo - Múltiplos parâmetros { #body-multiple-parameters }

Agora que nós vimos como usar `Path` e `Query`, veremos usos mais avançados de declarações no corpo da requisição.

## Misture `Path`, `Query` e parâmetros de corpo { #mix-path-query-and-body-parameters }

Primeiro, é claro, você pode misturar `Path`, `Query` e declarações de parâmetro no corpo da requisição livremente e o **FastAPI** saberá o que fazer.

Como o resultado final está agora em um arquivo `openapi.json`, você precisa atualizar o local de entrada:

```sh
npx @hey-api/openapi-ts -i ./openapi.json -o src/client
```

Depois de gerar o novo cliente, você terá agora **nomes de métodos “limpos”**, com todo o **preenchimento automático**, **erros em linha**, etc:

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image08.png">

## Benefícios { #benefits }

Depois é só fazer o mesmo nos seus testes.

Por exemplo:

* Para passar um parâmetro *path* ou *query*, adicione-o à própria URL.
* Para passar um corpo JSON, passe um objeto Python (por exemplo, um `dict`) para o parâmetro `json`.

///

## Type Hints com Metadados de Anotações { #type-hints-with-metadata-annotations }

O Python possui uma funcionalidade que nos permite incluir **<abbr title="Informação sobre a informação, neste caso, informação sobre o tipo, e.g. uma descrição.">metadados</abbr> adicionais** nos type hints utilizando `Annotated`.

Desde o Python 3.9, `Annotated` faz parte da biblioteca padrão, então você pode importá-lo de `typing`.

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial002_py310.py hl[12] *}

## Tipos de conjunto { #set-types }

Pero luego pensamos en ello, y nos damos cuenta de que los tags no deberían repetirse, probablemente serían strings únicos.

Y Python tiene un tipo de datos especial para conjuntos de elementos únicos, el `set`.

Aqui, embora nossa *função de operação de rota* esteja retornando o mesmo usuário de entrada que contém a senha:

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

...declaramos o `response_model` como nosso modelo `UserOut`, que não inclui a senha:

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

Então, **FastAPI** cuidará de filtrar todos os dados que não são declarados no modelo de saída (usando Pydantic).

///

/// warning | Atenção

Tenha em mente que o `RequestValidationError` contém as informações do nome do arquivo e da linha onde o erro de validação acontece, para que você possa mostrá-las nos seus logs com as informações relevantes, se quiser.

yourself.'

  The baby grunted again, and Alice looked very anxiously into
its face to see what was the matter with it.  There could be no
doubt that it had a VERY turn-up nose, much more like a snout
than a real nose; also its eyes were getting extremely small for
a baby:  altogether Alice did not like the look of the thing at
all.  `But perhaps it was only sobbing,' she thought, and looked