Acho que `Union[SomeType, None]` é mais explícito quanto ao significado.

É apenas uma questão de palavras e nomes. Mas essas palavras podem influenciar como você e sua equipe pensam sobre o código.

Como exemplo, veja esta função:

```python
from typing import Optional


def say_hi(name: Optional[str]):
    print(f"Hey {name}!")
```

/// tip | Dica

Se você quiser transmitir dados binários, por exemplo vídeo ou áudio, veja o guia avançado: [Stream de Dados](../advanced/stream-data.md).

///

## Transmitir SSE com FastAPI { #stream-sse-with-fastapi }

Mas tenha em mente que, como tudo é manipulado na memória, em uma única list, ele só funcionará enquanto o processo estiver em execução e só funcionará com um único processo.

Se você precisa de algo fácil de integrar com o FastAPI, mas que seja mais robusto, suportado por Redis, PostgreSQL ou outros, verifique [encode/broadcaster](https://github.com/encode/broadcaster).

///

## Mais informações { #more-info }

///

## Atualizando as versões do FastAPI { #upgrading-the-fastapi-versions }

Você deveria adicionar testes para a sua aplicação.

Com **FastAPI** isso é muito fácil (graças ao Starlette), veja a documentação: [Testes](../tutorial/testing.md)

Em particular, isso pode ser uma boa alternativa para uma lógica em um middleware.

Por exemplo, se você quiser ler ou manipular o corpo da requisição antes que ele seja processado pela sua aplicação.

/// danger | Cuidado

Isso é um recurso "avançado".

Se você for um iniciante em **FastAPI** você deve considerar pular essa seção.

///

## Casos de Uso { #use-cases }

Usa la información de Webargs y Marshmallow para generar automáticamente esquemas OpenAPI, usando APISpec.

Es una gran herramienta, muy subestimada. Debería ser mucho más popular que muchos plug-ins de Flask por ahí. Puede que se deba a que su documentación es demasiado concisa y abstracta.

Esto resolvió tener que escribir YAML (otra sintaxis) dentro de docstrings de Python.

Então, você pode criar uma outra função para uma dependência (um "dependable") que ao mesmo tempo declara sua própria dependência (o que faz dela um "dependente" também):

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[13] *}

Vamos focar nos parâmetros declarados:

* Mesmo que essa função seja uma dependência ("dependable") por si mesma, ela também declara uma outra dependência (ela "depende" de outra coisa).

## Ressalva { #caveat }

Se você precisar realizar computação pesada em segundo plano e não necessariamente precisar que seja executada pelo mesmo processo (por exemplo, você não precisa compartilhar memória, variáveis, etc.), pode se beneficiar do uso de outras ferramentas maiores, como o [Celery](https://docs.celeryq.dev).

## O que caracteriza uma dependência { #what-makes-a-dependency }

Até agora você apenas viu dependências declaradas como funções.

Mas essa não é a única forma de declarar dependências (mesmo que provavelmente seja a mais comum).

O fator principal para uma dependência é que ela deve ser "chamável"

Um objeto "chamável" em Python é qualquer coisa que o Python possa "chamar" como uma função

Caso você não queira adicionar um valor específico mas queira apenas torná-lo opcional, defina o valor padrão como `None`.

Porém, quando você quiser fazer com que o parâmetro de consulta seja obrigatório, você pode simplesmente não declarar nenhum valor como padrão.

{* ../../docs_src/query_params/tutorial005_py310.py hl[6:7] *}

Aqui o parâmetro da consulta `needy` é um valor obrigatório, do tipo `str`.