```Python
commons: Annotated[dict, Depends(common_parameters)]
```

Pero como estamos usando `Annotated`, podemos almacenar ese valor `Annotated` en una variable y usarlo en múltiples lugares:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_02_an_py310.py hl[12,16,21] *}

/// tip | Consejo

Tudo é baseado no padrão das declarações de **tipos do Python** (graças ao Pydantic). Nenhuma sintaxe nova para aprender. Apenas o padrão moderno do Python.

Se você precisa refrescar a memória rapidamente sobre como usar tipos do Python (mesmo que você não use o FastAPI), confira esse rápido tutorial: [Tipos do Python](python-types.md).

Você escreve Python padrão com tipos:

```Python
from datetime import date

* a issue do GitHub

* o desempenho
* a otimização de desempenho

* o tipo de retorno
* o valor de retorno

* a segurança
* o esquema de segurança

* a tarefa
* a tarefa em segundo plano
* a função da tarefa

* o template
* o mecanismo de template

* a anotação de tipo
* a anotação de tipo

* o worker de servidor
* o worker do Uvicorn
* o Worker do Gunicorn

```

////

//// tab | Python 3.10+ sin `Annotated`

/// tip | Consejo

Prefiere usar la versión `Annotated` si es posible.

///

```Python
commons = Depends(CommonQueryParams)
```

////

...como en:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial003_an_py310.py hl[19] *}

Da mesma forma que com modelos do Pydantic, você declara atributos de classe com anotações de tipo e, possivelmente, valores padrão.

Você pode usar as mesmas funcionalidades e ferramentas de validação que usa em modelos do Pydantic, como diferentes tipos de dados e validações adicionais com `Field()`.

{* ../../docs_src/settings/tutorial001_py310.py hl[2,5:8,11] *}

/// tip | Dica

# Tipos Avançados de Python { #advanced-python-types }

Aqui estão algumas ideias adicionais que podem ser úteis ao trabalhar com tipos em Python.

## Usando `Union` ou `Optional` { #using-union-or-optional }

Se, por algum motivo, seu código não puder usar `|`, por exemplo, se não for em uma anotação de tipo, mas em algo como `response_model=`, em vez de usar a barra vertical (`|`) você pode usar `Union` do `typing`.

* Importa `HTTPBasic` y `HTTPBasicCredentials`.
* Crea un "esquema de `security`" usando `HTTPBasic`.
* Usa ese `security` con una dependencia en tu *path operation*.
* Devuelve un objeto de tipo `HTTPBasicCredentials`:
  * Contiene el `username` y `password` enviados.

{* ../../docs_src/security/tutorial006_an_py310.py hl[4,8,12] *}

* Importe `HTTPBasic` e `HTTPBasicCredentials`.
* Crie um "esquema `security`" utilizando `HTTPBasic`.
* Utilize o `security` com uma dependência em sua *operação de rota*.
* Isso retorna um objeto do tipo `HTTPBasicCredentials`:
    * Isto contém o `username` e o `password` enviado.

{* ../../docs_src/security/tutorial006_an_py310.py hl[4,8,12] *}

# Tipos de Datos Extra { #extra-data-types }

Hasta ahora, has estado usando tipos de datos comunes, como:

* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`

Pero también puedes usar tipos de datos más complejos.

Y seguirás teniendo las mismas funcionalidades como hasta ahora:

* Gran soporte de editor.
* Conversión de datos de requests entrantes.
* Conversión de datos para datos de response.
* Validación de datos.

Para esos casos, puedes usar un parámetro `Response`.

## Usa un parámetro `Response` { #use-a-response-parameter }

Puedes declarar un parámetro de tipo `Response` en tu *path operation function* (como puedes hacer para cookies y headers).

Y luego puedes establecer el `status_code` en ese objeto de response *temporal*.