<img src="/img/tutorial/dependencies/image02.png">

## Atajo { #shortcut }

Pero ves que estamos teniendo algo de repetición de código aquí, escribiendo `CommonQueryParams` dos veces:

//// tab | Python 3.10+

```Python
commons: Annotated[CommonQueryParams, Depends(CommonQueryParams)]
```

////

Cuando necesitas usar la dependencia `common_parameters()`, tienes que escribir todo el parámetro con la anotación de tipo y `Depends()`:

```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

Pela última [Pesquisa do Desenvolvedor Python](https://www.jetbrains.com/research/python-developers-survey-2018/#development-tools), isso cobre cerca de 80% dos usuários.

Isso significa que o **FastAPI** foi testado especificamente com os editores usados por 80% dos desenvolvedores Python. Como a maioria dos outros editores tendem a funcionar de forma similar, todos os seus benefícios devem funcionar para virtualmente todos os editores.

Esto contrasta con las etapas de **desarrollo**, donde estás constantemente cambiando el código, rompiéndolo y arreglándolo, deteniendo y reiniciando el servidor de desarrollo, etc.

## Estrategias de Despliegue { #deployment-strategies }

6. Defina o **comando** para usar `fastapi run`, que utiliza o Uvicorn por baixo dos panos.

    `CMD` recebe uma lista de strings, cada uma dessas strings é o que você digitaria na linha de comando separado por espaços.

    Esse comando será executado a partir do **diretório de trabalho atual**, o mesmo diretório `/code` que você definiu acima com `WORKDIR /code`.

/// tip | Dica

{* ../../docs_src/stream_data/tutorial002_py310.py ln[23:27] hl[23] *}

### Simular um arquivo { #simulate-a-file }

Neste exemplo, estamos simulando um arquivo com `io.BytesIO`, que é um objeto semelhante a arquivo que vive somente na memória, mas nos permite usar a mesma interface.

Para más información, revisa [la documentación oficial de Python](https://docs.python.org/3/library/__main__.html).

///

## Ejecuta tu código con tu depurador { #run-your-code-with-your-debugger }

Dado que estás ejecutando el servidor Uvicorn directamente desde tu código, puedes llamar a tu programa de Python (tu aplicación FastAPI) directamente desde el depurador.

---

Por ejemplo, en Visual Studio Code, puedes:

depois
desde
desta
deste
dispoe
dispoem
diversa
diversas
diversos
do
dos
durante
e
ela
elas
ele
eles
em
entao
entre
essa
essas
esse
esses
esta
estas
este
estes
ha
isso
isto
logo
mais
mas
mediante
menos
mesma
mesmas
mesmo
mesmos
na
nas
nao
nas
nem
nesse
neste
nos
o
os
ou
outra
outras

Aqui estão várias maneiras de fazer isso.

## Dados extras de JSON Schema em modelos Pydantic { #extra-json-schema-data-in-pydantic-models }

Você pode declarar `examples` para um modelo Pydantic que serão adicionados ao JSON Schema gerado.

{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_py310.py hl[13:24] *}

## Origen { #origin }

Un origen es la combinación de protocolo (`http`, `https`), dominio (`myapp.com`, `localhost`, `localhost.tiangolo.com`) y puerto (`80`, `443`, `8080`).

Así que, todos estos son orígenes diferentes:

* `http://localhost`
* `https://localhost`
* `http://localhost:8080`

Aunque todos están en `localhost`, usan protocolos o puertos diferentes, por lo tanto, son "orígenes" diferentes.