/// tip | Dica

Você pode se lembrar que corpos de requisição também são declarados com modelos Pydantic.

Aqui, o **FastAPI** não ficará confuso porque você está usando `Depends`.

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/// check | Verifique

A forma como esse sistema de dependências foi projetado nos permite ter diferentes dependências (diferentes "dependables") que retornam um modelo `User`.

```Python
if "johndoe" == "stanleyjobson" and "love123" == "swordfish":
    ...
```

Pero justo en el momento en que Python compara la primera `j` en `johndoe` con la primera `s` en `stanleyjobson`, devolverá `False`, porque ya sabe que esas dos strings no son iguales, pensando que "no hay necesidad de gastar más computación comparando el resto de las letras". Y tu aplicación dirá "Nombre de usuario o contraseña incorrectos".

Así que importas `Query`, que es una función. Y cuando la llamas, retorna una instance de una clase también llamada `Query`.

Estas funciones están allí (en lugar de usar simplemente las clases directamente) para que tu editor no marque errores sobre sus tipos.

De esa forma puedes usar tu editor y herramientas de programación normales sin tener que agregar configuraciones personalizadas para omitir esos errores.

Esto nos ayudará dentro de la función con todo el autocompletado y chequeo de tipos.

/// tip | Consejo

Tal vez recuerdes que los request bodies también se declaran con modelos de Pydantic.

Aquí **FastAPI** no se confundirá porque estás usando `Depends`.

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/// check | Revisa

El modo en que este sistema de dependencias está diseñado nos permite tener diferentes dependencias (diferentes "dependables") que todas devuelven un modelo `User`.

El orden de cada diccionario de metadata de etiqueta también define el orden mostrado en la interfaz de documentación.

Por ejemplo, aunque `users` iría después de `items` en orden alfabético, se muestra antes porque agregamos su metadata como el primer diccionario en la list.

## URL de OpenAPI { #openapi-url }

Por defecto, el esquema OpenAPI se sirve en `/openapi.json`.

Pero puedes configurarlo con el parámetro `openapi_url`.

A ordem de cada dicionário de metadados de tag também define a ordem exibida na interface de documentação.

Por exemplo, embora `users` apareça após `items` em ordem alfabética, ele é exibido antes deles, porque adicionamos seus metadados como o primeiro dicionário na lista.

## URL da OpenAPI { #openapi-url }

Por padrão, o esquema OpenAPI é servido em `/openapi.json`.

Mas você pode configurá-lo com o parâmetro `openapi_url`.

Por exemplo, extendendo o modelo anterior, você poder decidir por ter uma outra chave `importance` no mesmo corpo, além de `item` e `user`.

Se você declará-lo como é, porque é um valor singular, o **FastAPI** assumirá que se trata de um parâmetro de consulta.

Mas você pode instruir o **FastAPI** para tratá-lo como outra chave do corpo usando `Body`:

{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[28:35] *}

/// tip | Consejo

Puedes realmente usar esta misma técnica con una operación HTTP `PUT`.

Pero el ejemplo aquí usa `PATCH` porque fue creado para estos casos de uso.

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/// note | Nota

Observa que el modelo de entrada sigue siendo validado.

* Primeiro, garanta que você **entendeu o problema** que o pull request tenta resolver. Pode haver uma discussão mais longa em uma Discussion ou issue do GitHub.

* Também há uma boa chance de o pull request não ser realmente necessário porque o problema pode ser resolvido de uma **forma diferente**. Aí você pode sugerir ou perguntar sobre isso.

### Não se preocupe com estilo { #dont-worry-about-style }

/// tip | Dica

Aqui estamos usando `Query()` porque este é um **parâmetro de consulta**. Mais adiante veremos outros como `Path()`, `Body()`, `Header()` e `Cookie()`, que também aceitam os mesmos argumentos que `Query()`.

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Agora o FastAPI vai: