Vamos imaginar que queremos ter uma dependência que verifica se o parâmetro de consulta `q` possui um valor fixo.

Porém nós queremos poder parametrizar o conteúdo fixo.

## Uma instância "chamável"

Em Python existe uma maneira de fazer com que uma instância de uma classe seja um "chamável".

Não propriamente a classe (que já é um chamável), mas a instância desta classe.

Para fazer isso, nós declaramos o método `__call__`:

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>

### 🏛 🐍

⚫️ 🌐 ⚓️ 🔛 🐩 **🐍 3️⃣.6️⃣ 🆎** 📄 (👏 Pydantic). 🙅‍♂ 🆕 ❕ 💡. 🐩 🏛 🐍.

🚥 👆 💪 2️⃣ ⏲ ↗️ ❔ ⚙️ 🐍 🆎 (🚥 👆 🚫 ⚙️ FastAPI), ✅ 📏 🔰: [🐍 🆎](python-types.md){.internal-link target=_blank}.

👆 ✍ 🐩 🐍 ⏮️ 🆎:

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Declare a variable as a str
# and get editor support inside the function
def main(user_id: str):

Un **context manager** en Python es algo que puedes usar en una declaración `with`, por ejemplo, `open()` puede ser usado como un context manager:

```Python
with open("file.txt") as file:
    file.read()
```

En versiones recientes de Python, también hay un **async context manager**. Lo usarías con `async with`:

```Python
async with lifespan(app):
    await do_stuff()
```

Aber wenn Sie sie mit Python-Typen deklarieren (im obigen Beispiel als `int`), werden sie zu diesem Typ konvertiert, und gegen diesen validiert.

Die gleichen Prozesse, die für Pfad-Parameter stattfinden, werden auch auf Query-Parameter angewendet:

* Editor Unterstützung (natürlich)
* <abbr title="Konvertieren des Strings, der von einer HTTP-Anfrage kommt, in Python-Daten">„Parsen“</abbr> der Daten
* Datenvalidierung

O `TestClient` é baseado no <a href="https://www.python-httpx.org" class="external-link" target="_blank">HTTPX</a>, e felizmente nós podemos utilizá-lo diretamente para testar a API.

## Exemplo

# Usando Dataclasses

FastAPI é construído em cima do **Pydantic**, e eu tenho mostrado como usar modelos Pydantic para declarar requisições e respostas.

Mas o FastAPI também suporta o uso de <a href="https://docs.python.org/3/library/dataclasses.html" class="external-link" target="_blank">`dataclasses`</a> da mesma forma:

{* ../../docs_src/dataclasses/tutorial001.py hl[1,7:12,19:20] *}

{* ../../docs_src/security/tutorial001.py *}

## Execute-o

/// info | informação



///

	Primeiro, instale <a href="https://github.com/Kludex/python-multipart" class="external-link" target="_blank">`python-multipart`</a>.

	Ex: `pip install python-multipart`.

	Isso ocorre porque o **OAuth2** usa "dados de um formulário" para mandar o **username** e **senha**.

Execute esse exemplo com:

<div class="termy">

* оголосити параметр шляху `item_id`, використовуючи `Path`
* розмістити їх у різному порядку
* не використовувати `Annotated`

...у Python є спеціальний синтаксис для цього.

Передайте `*` як перший параметр функції.

* Полностью интегрирован с **Docker** (основан на Docker).
* Развёртывается в режиме Docker Swarm.
* Интегрирован с **Docker Compose** и оптимизирован для локальной разработки.
* **Готовый к реальной работе** веб-сервер Python использующий Uvicorn и Gunicorn.
* Бэкенд построен на фреймворке <a href="https://github.com/fastapi/fastapi" class="external-link" target="_blank">**FastAPI**</a>: