# Declare um exemplo dos dados da requisição

Você pode declarar exemplos dos dados que a sua aplicação pode receber.

Aqui estão várias formas de se fazer isso.

## `schema_extra` do Pydantic

    ...
```

O Python terá que comparar todo o `stanleyjobso` tanto em `stanleyjobsox` como em `stanleyjobson` antes de perceber que as strings não são a mesma. Então isso levará alguns microssegundos a mais para retornar "Usuário ou senha incorretos".

#### O tempo para responder ajuda os invasores

Mas dessa forma podemos focar em como o sistema de **Injeção de Dependência** funciona.

### Criando uma dependência, ou "injetável"

Primeiro vamos focar na dependência.

Ela é apenas uma função que pode receber os mesmos parâmetros de uma *função de operação de rota*:

//// tab | Python 3.10+

```Python hl_lines="8-9"
{!> ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py!}
```

////

//// tab | Python 3.9+

```

Se você for ao `/items/foo`, em vez de receber o JSON padrão com o erro:

```JSON
{
    "detail": [
        {
            "loc": [
                "path",
                "item_id"
            ],
            "msg": "value is not a valid integer",
            "type": "type_error.integer"
        }
    ]
}
```

você receberá a versão em texto:

```
1 validation error

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

## Suporte do editor de texto:

No seu editor de texto, dentro da função você receberá dicas de tipos e completação em todo lugar (isso não aconteceria se você recebesse um `dict` em vez de um modelo Pydantic):

<img src="/img/tutorial/body/image03.png">

Você também poderá receber verificações de erros para operações de tipos incorretas:

<img src="/img/tutorial/body/image04.png">

Sem ter que saber de antemão quais são os nomes de campos/atributos válidos (como seria o caso dos modelos Pydantic).

Isso seria útil se você deseja receber chaves que ainda não conhece.

---

Outro caso útil é quando você deseja ter chaves de outro tipo, por exemplo, `int`.

É isso que vamos ver aqui.

```Python hl_lines="7"
{!../../docs_src/first_steps/tutorial001.py!}
```

Esta é uma função Python.

Ela será chamada pelo **FastAPI** sempre que receber uma requisição para a URL "`/ `" usando uma operação `GET`.

Neste caso, é uma função `assíncrona`.

---

Você também pode defini-la como uma função normal em vez de `async def`:

```Python hl_lines="7"

Isso também significa que em muitos casos você poderá passar o mesmo objeto que você receber de uma requisição **diretamente para o banco de dados**, já que tudo é validado automaticamente.

O mesmo se aplica no sentido inverso, em muitos casos você poderá simplesmente passar o objeto que você recebeu do banco de dados **diretamente para o cliente**.

Neste exemplos nós estamos utilizando o fluxo de senha do OAuth2.

Isso é apropriado quando nós estamos autenticando em nossa própria aplicação, provavelmente com o nosso próprio "*frontend*".

Porque nós podemos confiar nele para receber o `username` e o `password`, pois nós controlamos isso.

/// tip | "Dica"

Utilize a versão com `Annotated` se possível.

///

```Python hl_lines="15"
{!> ../../docs_src/dependencies/tutorial008d.py!}
```

////

Agora o cliente irá receber a mesma resposta *HTTP 500 Internal Server Error*, mas o servidor terá nosso `InternalError` personalizado nos logs. 😎

## Execução de dependências com `yield`