{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py39.py hl[22] *}

/// tip | Dica

Tudo isso parece não ser natural. E pode não estar muito claro ou aparentar ser útil ainda.

Estes exemplos são intencionalmente simples, porém mostram como tudo funciona.

Nos capítulos sobre segurança, existem funções utilitárias que são implementadas desta maneira.

Cada "escopo" é apenas uma string (sem espaços).

Eles são normalmente utilizados para declarar permissões de segurança específicas, como por exemplo:

* `users:read` or `users:write` são exemplos comuns.
* `instagram_basic` é utilizado pelo Facebook / Instagram.
* `https://www.googleapis.com/auth/drive` é utilizado pelo Google.

/// info | Informação

* `alias`
* `title`
* `description`
* `deprecated`

Validateurs spécifiques aux chaînes de caractères :

* `min_length`
* `max_length`
* `regex`

Parmi ces exemples, vous avez pu voir comment déclarer des validateurs pour les chaînes de caractères.

Você apenas envia para `Depends` e o **FastAPI** sabe como fazer o resto.

///

## Compartilhando dependências `Annotated` { #share-annotated-dependencies }

Nos exemplos acima, você pode ver que existe uma pequena **duplicação de código**.

Quando você precisa utilizar a dependência `common_parameters()`, você precisa escrever o parâmetro inteiro com uma anotação de tipo e `Depends()`:

Mas ainda assim, é bastante poderoso, e permite que você declare grafos (árvores) de dependências com uma profundidade arbitrária.

/// tip | Dica

Tudo isso pode não parecer muito útil com esses exemplos.

Mas você verá o quão útil isso é nos capítulos sobre **segurança**.

E você também verá a quantidade de código que você não precisara escrever.

* `title`
* `description`
* `deprecated`

Validações específicas para strings:

* `min_length`
* `max_length`
* `pattern`

Validações personalizadas usando `AfterValidator`.

Nestes exemplos você viu como declarar validações para valores `str`.

### Múltiplas Aplicações { #multiple-applications }

Podem existir múltiplas aplicações em execução no mesmo servidor (ou servidores), por exemplo: outras APIs ou um banco de dados.

Apenas um processo pode estar vinculado a um IP e porta (o Proxy de Terminação TLS, por exemplo), mas outras aplicações/processos também podem estar em execução no(s) servidor(es), desde que não tentem usar a mesma combinação de IP público e porta.

Por exemplo, há uma <a href="https://hub.docker.com/_/python" class="external-link" target="_blank">Imagem Python</a> oficial.

E existe muitas outras imagens para diferentes coisas, como bancos de dados, por exemplo:

* <a href="https://hub.docker.com/_/postgres" class="external-link" target="_blank">PostgreSQL</a>

{* ../../docs_src/body/tutorial002_py310.py *}

/// info | Informação

No Pydantic v1 o método se chamava `.dict()`, ele foi descontinuado (mas ainda é suportado) no Pydantic v2, e renomeado para `.model_dump()`.

Os exemplos aqui usam `.dict()` para compatibilidade com o Pydantic v1, mas você deve usar `.model_dump()` se puder usar o Pydantic v2.

///

## Corpo da requisição + parâmetros de rota { #request-body-path-parameters }

Si vous utilisez un autre outil pour gérer vos installations, comme Poetry, Pipenv, ou autres, ils ont tous un moyen que vous pouvez utiliser pour définir des versions spécifiques pour vos paquets.

## Versions disponibles