Importe o `SQLModel` e crie um modelo de banco de dados:

{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial001_an_py310.py ln[1:11] hl[7:11] *}

A classe `Hero` é muito semelhante a um modelo Pydantic (na verdade, por baixo dos panos, ela *é um modelo Pydantic*).

Existem algumas diferenças:

## Conclusión { #conclusion }

Con esto deberías tener una comprensión básica de qué son las **variables de entorno** y cómo usarlas en Python.

También puedes leer más sobre ellas en la <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Environment_variable" class="external-link" target="_blank">Wikipedia para Variable de Entorno</a>.

/// warning | Atenção

Uvicorn e outros servidores suportam a opção `--reload` que é útil durante o desenvolvimento.

A opção `--reload` consome muito mais recursos, é mais instável, etc.

Ela ajuda muito durante o **desenvolvimento**, mas você **não deve** usá-la em **produção**.

///

## Conceitos de Implantação { #deployment-concepts }

///

### Fonctions de chemin

Quand vous déclarez une *fonction de chemin* avec un `def` normal et non `async def`, elle est exécutée dans un groupe de threads (threadpool) externe qui est ensuite attendu, plutôt que d'être appelée directement (car cela bloquerait le serveur).

données provenant d'une base de données en un objet JSON. Convertir des objets `datetime` en strings, etc.

La validation des données est une autre fonctionnalité importante dont ont besoin les API. Elle permet de s'assurer
que les données sont valides, compte tenu de certains paramètres. Par exemple, qu'un champ est un `int`, et non un
string.
Ceci est particulièrement utile pour les données entrantes.

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

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

## Mais motivação { #more-motivation }

Verifique esta função, ela já possui type hints:

{* ../../docs_src/python_types/tutorial003_py39.py hl[1] *}

Como o editor conhece os tipos de variáveis, você não obtém apenas o preenchimento automático, mas também as verificações de erro:

* **chemin** : `/`.
* **opération** : `get`.
* **fonction** : la fonction sous le "décorateur" (sous `@app.get("/")`).

{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001.py hl[7] *}

C'est une fonction Python.

Elle sera appelée par **FastAPI** quand une requête sur l'URL `/` sera reçue via une opération `GET`.

Ici, c'est une fonction asynchrone (définie avec `async def`).

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Como esse código é executado antes de a aplicação **começar** a receber requisições e logo depois que ela **termina** de lidar com as requisições, ele cobre todo o **lifespan** da aplicação (a palavra "lifespan" será importante em um segundo 😉).

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

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`.

Essas funções existem (em vez de usar diretamente as classes) para que seu editor não marque erros sobre seus tipos.