O CLI `fastapi` tentará detectar automaticamente a aplicação FastAPI a ser executada, assumindo que seja um objeto chamado `app` em um arquivo `main.py` (ou algumas outras variantes).

Mas você pode configurar explicitamente a aplicação a ser usada.

## Configure o `entrypoint` da aplicação em `pyproject.toml` { #configure-the-app-entrypoint-in-pyproject-toml }

Rick: (spills alcohol on Morty's bed) Come on, I got a surprise for you. (drags Morty by the ankle) Come on, hurry up. (pulls Morty out of his bed and into the hall)
Morty: Ow! Ow! You're tugging me too hard!
Rick: We gotta go, gotta get outta here, come on. Got a surprise for you Morty.
"""


@app.get("/story/stream", response_class=StreamingResponse)
async def stream_story() -> AsyncIterable[str]:
    for line in message.splitlines():
        yield line

UserInDB(
    username = user_dict["username"],
    password = user_dict["password"],
    email = user_dict["email"],
    full_name = user_dict["full_name"],
)
```

#### Um modelo Pydantic a partir do conteúdo de outro { #a-pydantic-model-from-the-contents-of-another }

Como no exemplo acima, obtivemos o `user_dict` a partir do `user_in.model_dump()`, este código:

```Python
user_dict = user_in.model_dump()
UserInDB(**user_dict)

Por ejemplo, ampliando el modelo anterior, podrías decidir que deseas tener otra clave `importance` en el mismo cuerpo, además de `item` y `user`.

Si lo declaras tal cual, debido a que es un valor singular, **FastAPI** asumirá que es un parámetro de query.

Pero puedes instruir a **FastAPI** para que lo trate como otra clave del cuerpo usando `Body`:

{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial003_an_py310.py hl[23] *}

/// note | Detalhes Técnicos

`Cookie` é uma classe "irmã" de `Path` e `Query`. Ela também herda da mesma classe em comum `Param`.

Mas lembre-se que quando você importa `Query`, `Path`, `Cookie` e outras de `fastapi`, elas são na verdade funções que retornam classes especiais.

///

/// info | Informação

    - 💾 [PostgreSQL](https://www.postgresql.org) como banco de dados SQL.
- 🚀 [React](https://react.dev) para o frontend.
    - 💃 Usando TypeScript, hooks, Vite, e outras partes de uma _stack_ frontend moderna.
    - 🎨 [Tailwind CSS](https://tailwindcss.com) e [shadcn/ui](https://ui.shadcn.com) para os componentes de frontend.
    - 🤖 Um cliente frontend automaticamente gerado.

## 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 }

Vamos a crear una dependencia `get_current_user`.

    Usar la caché en este paso te **ahorrará** mucho **tiempo** al construir la imagen una y otra vez durante el desarrollo, en lugar de **descargar e instalar** todas las dependencias **cada vez**.

5. Copiar el directorio `./app` dentro del directorio `/code`.

## Migração de Outro Provedor de Busca

Consulte [MIGRATION.md](MIGRATION.md).

## Data Store

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

`Body` também retorna objetos de uma subclasse de `FieldInfo` diretamente. E tem outras que você verá mais tarde que são subclasses da classe `Body`.

Lembre-se que quando você importa `Query`, `Path`, e outros de `fastapi`, esse são na realidade funções que retornam classes especiais.

///

/// tip | Dica