De la misma forma en que usas `Body`, `Query`, etc. con los parámetros de tu *path operation function*, usa `Depends` con un nuevo parámetro:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[13,18] *}

Aunque usas `Depends` en los parámetros de tu función de la misma manera que usas `Body`, `Query`, etc., `Depends` funciona un poco diferente.

    * Si no usabas FastAPI y utilizabas Starlette directamente (u otra herramienta, como Sanic, Flask, Responder, etc.) tendrías que implementar toda la validación y serialización de datos por ti mismo. Entonces, tu aplicación final aún tendría la misma carga que si...

Así que, podrías necesitar seguir usando modelos de Pydantic.

Pero si tienes un montón de dataclasses por ahí, este es un buen truco para usarlos para potenciar una API web usando FastAPI. 🤓

///

## Dataclasses en `response_model` { #dataclasses-in-response-model }

También puedes usar `dataclasses` en el parámetro `response_model`:

## Utilizando a dependência { #use-the-dependency }

Então podemos utilizar a dependência com:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[23] *}

/// info | Informação

Perceba que nós estamos declarando apenas uma dependência na *função de operação de rota*, em `query_or_cookie_extractor`.

Você pode personalizar várias configurações de metadados na sua aplicação **FastAPI**.

## Metadados para API { #metadata-for-api }

Você pode definir os seguintes campos que são usados na especificação OpenAPI e nas interfaces automáticas de documentação da API:

| Parâmetro | Tipo | Descrição |
|------------|------|-------------|
| `title` | `str` | O título da API. |

### `Union` en Python 3.10 { #union-in-python-3-10 }

En este ejemplo pasamos `Union[PlaneItem, CarItem]` como el valor del argumento `response_model`.

Porque lo estamos pasando como un **valor a un argumento** en lugar de ponerlo en **anotaciones de tipos**, tenemos que usar `Union` incluso en Python 3.10.

Si estuviera en anotaciones de tipos podríamos haber usado la barra vertical, como:

```Python
some_variable: PlaneItem | CarItem

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial001_py310.py hl[7,9,14,20,22,27:28,31:33,38:39] *}

/// 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()`.

Cuando instalas FastAPI con `pip install "fastapi[standard]"` viene con el grupo `standard` de dependencias opcionales:

Usadas por Pydantic:

* <a href="https://github.com/JoshData/python-email-validator" target="_blank"><code>email-validator</code></a> - para validación de correos electrónicos.

Usadas por Starlette:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py39.py hl[9] *}

En este caso, **FastAPI** nunca tocará ni se preocupará por `__init__`, lo usaremos directamente en nuestro código.

## Crear una instance { #create-an-instance }

Podríamos crear una instance de esta clase con:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py39.py hl[18] *}

## Primeiros passos { #first-steps }

Vamos ver um exemplo simples. Tão simples que não será muito útil, por enquanto.

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

### Criando uma dependência, ou "injetável" { #create-a-dependency-or-dependable }

Primeiro vamos focar na dependência.