<img src="/img/python-types/image02.png">

Com isso, você pode rolar, vendo as opções, até encontrar o que "soa familiar":

<img src="/img/python-types/image03.png">

## Mais motivação

Verifique esta função, ela já possui type hints:

```Python hl_lines="1"
{!../../docs_src/python_types/tutorial003.py!}
```

E foi imensamente testado na fase de design, antes de qualquer implementação, para garantir que funcionaria para todos os editores de texto.

Houveram mudanças no próprio Pydantic para que isso fosse possível.

As capturas de tela anteriores foram capturas no <a href="https://code.visualstudio.com" class="external-link" target="_blank">Visual Studio Code</a>.

O servidor de desenvolvimento escutará no endereço de IP `127.0.0.1` por padrão, este é o IP que sua máquina usa para se comunicar com ela mesma (`localhost`).

## `fastapi run`

Quando você rodar `fastapi run`, isso executará em modo de produção por padrão.

Este modo terá **recarregamento automático desativado** por padrão.

Quando você importa `Query`, `Path` e outras de `fastapi`, elas são na verdade funções.

Que quando chamadas, retornam instâncias de classes de mesmo nome.

Então, você importa `Query`, que é uma função. E quando você a chama, ela retorna uma instância de uma classe também chamada `Query`.

Estas funções são assim (ao invés de apenas usar as classes diretamente) para que seu editor não acuse erros sobre seus tipos.

Sem a necessidade de digitar nomes de chaves erroneamente, ir e voltar entre documentações, ou rolar pela página para descobrir se você utilizou `username` or `user_name`.

### Breve

```Python hl_lines="1  14"
{!../../docs_src/body_nested_models/tutorial003.py!}
```

Com isso, mesmo que você receba uma requisição contendo dados duplicados, ela será convertida em um conjunto de itens exclusivos.

E sempre que você enviar esses dados como resposta, mesmo se a fonte tiver duplicatas, eles serão gerados como um conjunto de itens exclusivos.

/// tip | Dica

Prefira usar a versão `Annotated`, se possível.

///

```Python hl_lines="85"
{!> ../../docs_src/security/tutorial003.py!}
```

////

/// tip | Dica

Pela especificação, você deve retornar um JSON com um `access_token` e um `token_type`, o mesmo que neste exemplo.

Isso é algo que você mesmo deve fazer em seu código e certifique-se de usar essas chaves JSON.

Você verá a documentação alternativa automática (fornecida pela <a href="https://github.com/Rebilly/ReDoc" class="external-link" target="_blank">ReDoc</a>):

![ReDoc](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-02-redoc-simple.png)

Até agora você apenas viu dependências declaradas como funções.

Mas essa não é a única forma de declarar dependências (mesmo que provavelmente seja a mais comum).

O fator principal para uma dependência é que ela deve ser "chamável"

Um objeto "chamável" em Python é qualquer coisa que o Python possa "chamar" como uma função

Isso ajuda a garantir:

* Que a documentação esteja atualizada.
* Que os exemplos da documentação possam ser rodadas do jeito que estão apresentadas.
* A maior parte dos recursos é coberta pela documentação, garantida por cobertura de testes.

Durante o desenvolvimento local, existe um _script_ que constrói o site e procura por quaisquer mudanças, carregando na hora:

<div class="termy">

```console