Neste caso, você pode sobrepor (*override*) a dependência que chama o provedor, e utilizar uma dependência customizada que retorna um *mock* do usuário, apenas para os seus testes.

### Utilize o atributo `app.dependency_overrides`

Para estes casos, a sua aplicação **FastAPI** possui o atributo `app.dependency_overrides`. Ele é um simples `dict`.

/// tip | Dica

O fato de que isso é **Python padrão** significa que você ainda obtém a **melhor experiência de desenvolvedor possível** no seu editor, com as ferramentas que você utiliza para analisar e refatorar o seu código, etc. ✨

E também que o seu código será muito compatível com diversas outras ferramentas e bibliotecas Python. 🚀

///


## Type hints no **FastAPI**

Você pode aprender mais sobre **GraphQL** na <a href="https://graphql.org/" class="external-link" target="_blank">documentação oficial do GraphQL</a>.

* Vai bem com o/a seu/sua **<abbr title="Ambiente de Desenvolvimento Integrado, similar a um editor de código">IDE</abbr>/<abbr title="Um programa que confere erros de código">linter</abbr>/cérebro**:
    * Como as estruturas de dados do Pydantic são apenas instâncias de classes que você define, a auto completação, _linting_, _mypy_ e a sua intuição devem funcionar corretamente com seus dados validados.
* Valida **estruturas complexas**:

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

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

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

* Criar uma cópia do modelo armazenado, atualizando seus atributos com as atualizações parciais recebidas (usando o parâmetro `update`).
* Converter o modelo copiado em algo que possa ser armazenado no seu banco de dados (por exemplo, usando o `jsonable_encoder`).

* e dele, importe a função `get_token_header`.

Isso se referiria a algum pacote acima de `app/`, com seu próprio arquivo `__init__.py`, etc. Mas não temos isso. Então, isso geraria um erro em nosso exemplo. 🚨

Mas agora você sabe como funciona, então você pode usar importações relativas em seus próprios aplicativos, não importa o quão complexos eles sejam. 🤓

Eles serão convertidos para o seus valores correspondentes (strings nesse caso) antes de serem retornados ao cliente:

```Python hl_lines="18  21  23"
{!../../docs_src/path_params/tutorial005.py!}
```

No seu cliente você vai obter uma resposta JSON como:

```JSON
{
  "model_name": "alexnet",
  "message": "Deep Learning FTW!"

Você também pode devolver modelos Pydantic (você verá mais sobre isso mais tarde).

Existem muitos outros objetos e modelos que serão convertidos automaticamente para JSON (incluindo ORMs, etc). Tente usar seus favoritos, é altamente provável que já sejam compatíveis.

## Recapitulando

* Importe `FastAPI`.
* Crie uma instância do `app`.
* Coloque o **decorador que define a operação** (como `@app.get("/")`).

Neste caso, `dependency_c` precisa que o valor de `dependency_b` (nomeada de `dep_b` aqui) continue disponível para executar seu código de saída.

E, por outro lado, `dependency_b` precisa que o valor de `dependency_a` (nomeada de `dep_a`) continue disponível para executar seu código de saída.

//// tab | python 3.9+

```python hl_lines="18-19  26-27"
{!> ../../docs_src/dependencies/tutorial008_an_py39.py!}
```