* Se o parâmetro também é declarado no **path**, será utilizado como um parâmetro de rota.
* Se o parâmetro é de um **tipo único** (como `int`, `float`, `str`, `bool`, etc) será interpretado como um parâmetro de **consulta**.
* Se o parâmetro é declarado como um **modelo Pydantic**, será interpretado como o **corpo** da requisição.

/// note | Nota

* `UUID`:
    * Um "Identificador Universalmente Único" padrão, comumente usado como ID em muitos bancos de dados e sistemas.
    * Em requisições e respostas será representado como uma `str`.
* `datetime.datetime`:
    * O `datetime.datetime` do Python.
    * Em requisições e respostas será representado como uma `str` no formato ISO 8601, exemplo: `2008-09-15T15:53:00+05:00`.
* `datetime.date`:

Além disso, os cabeçalhos HTTP não diferenciam maiúsculas de minúsculas, portanto, você pode declará-los com o estilo padrão do Python (também conhecido como "snake_case").

Portanto, você pode usar `user_agent` como faria normalmente no código Python, em vez de precisar colocar as primeiras letras em maiúsculas como `User_Agent` ou algo semelhante.

Cada ítem producido con `yield` se codifica como JSON y se envía en el campo `data:` de un evento SSE.

Si declaras el tipo de retorno como `AsyncIterable[Item]`, FastAPI lo usará para **validar**, **documentar** y **serializar** los datos usando Pydantic.

{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial001_py310.py ln[1:25] hl[10:12,23] *}

/// tip | Consejo

```Python
item: Item = Body(embed=True)
```

como en:

{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial005_an_py310.py hl[17] *}

En este caso, **FastAPI** esperará un cuerpo como:

```JSON hl_lines="2"
{
    "item": {

Vamos ver como isso funciona e como alterar se for necessário.

## Modelos Pydantic para Entrada e Saída { #pydantic-models-for-input-and-output }

Digamos que você tenha um modelo Pydantic com valores padrão, como este:

{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:7] hl[7] *}

### [Django](https://www.djangoproject.com/) { #django }

É o framework Python mais popular e amplamente confiável. É utilizado para construir sistemas como o Instagram.

É relativamente bem acoplado com bancos de dados relacionais (como MySQL ou PostgreSQL), então, ter um banco de dados NoSQL (como Couchbase, MongoDB, Cassandra, etc.) como mecanismo principal de armazenamento não é muito fácil.

```

con un JSON body que contiene algo como:

```JSON
{
    "description": "Payment celebration",
    "paid": true
}
```

y esperaría un response de esa *API externa* con un JSON body como:

```JSON
{
    "ok": true
}
```

/// tip | Consejo

E sabemos que editores de texto não têm como oferecer muitas funcionalidades (como sugestões automáticas) para objetos do tipo `dict`, por que não há como eles saberem o tipo das chaves e dos valores.

Podemos fazer melhor...

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

Até agora você apenas viu dependências declaradas como funções.

### [Django](https://www.djangoproject.com/) { #django }

Es el framework más popular de Python y es ampliamente confiable. Se utiliza para construir sistemas como Instagram.

Está relativamente acoplado con bases de datos relacionales (como MySQL o PostgreSQL), por lo que tener una base de datos NoSQL (como Couchbase, MongoDB, Cassandra, etc) como motor de almacenamiento principal no es muy fácil.