## Integrando com OpenAPI

Todas as declarações de requisições, validações e requisitos para suas dependências (e sub-dependências) serão integradas em um mesmo esquema OpenAPI.

Então, a documentação interativa também terá toda a informação sobre essas dependências:

<img src="/img/tutorial/dependencies/image01.png">

## Caso de Uso Simples

### Passo 3: crie uma *rota*

#### Rota

"Rota" aqui se refere à última parte da URL, começando do primeiro `/`.

Então, em uma URL como:

```
https://example.com/items/foo
```

...a rota seria:

```
/items/foo
```

/// info | Informação

Uma "rota" também é comumente chamada de "endpoint".

///

* <a href="https://docs.python.org/3/library/contextlib.html#contextlib.asynccontextmanager" class="external-link" target="_blank">`@contextlib.asynccontextmanager`</a>

sería válida para usar como una dependencia en **FastAPI**.

De hecho, FastAPI usa esos dos decoradores internamente.

///

## Una dependencia de base de datos con `yield`

```mermaid
flowchart LR
    azkaban(prisoner-of-azkaban) --> |requires| harry-3[harry v3]
```

Mas agora o problema é que, se você instalar os pacotes globalmente (no ambiente global) em vez de em um **ambiente virtual** local, você terá que escolher qual versão do `harry` instalar.

Se você quiser executar `philosophers-stone`, precisará primeiro instalar `harry` versão `1`, por exemplo com:

<div class="termy">

```console

#### Path

"Path" aquí se refiere a la última parte de la URL empezando desde la primera `/`.

Así que, en una URL como:

```
https://example.com/items/foo
```

...el path sería:

```
/items/foo
```

/// info

Un "path" también es comúnmente llamado "endpoint" o "ruta".

///

### Devolver un Response Directamente

El caso más común sería [devolver un Response directamente como se explica más adelante en la documentación avanzada](../advanced/response-directly.md){.internal-link target=_blank}.

{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_02.py hl[8,10:11] *}

**FastAPI** proporciona una herramienta conveniente para estructurar tu aplicación manteniendo toda la flexibilidad.

/// info | Información

Si vienes de Flask, esto sería el equivalente a los Blueprints de Flask.

///

## Un ejemplo de estructura de archivos

Digamos que tienes una estructura de archivos como esta:

```
.
├── app
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py

* Comprobará si hay un parámetro de query opcional llamado `q` (como en `http://127.0.0.1:8000/items/foo?q=somequery`) para requests `GET`.
    * Como el parámetro `q` está declarado con `= None`, es opcional.
    * Sin el `None` sería requerido (como lo es el body en el caso con `PUT`).
* Para requests `PUT` a `/items/{item_id}`, leerá el body como JSON:
    * Comprobará que tiene un atributo requerido `name` que debe ser un `str`.

    first_name: str, last_name: str
```

Eso es todo.

Esas son las "anotaciones de tipos":

{* ../../docs_src/python_types/tutorial002.py hl[1] *}

Eso no es lo mismo que declarar valores predeterminados como sería con:

```Python
    first_name="john", last_name="doe"
```

Es una cosa diferente.

Estamos usando dos puntos (`:`), no igualdades (`=`).

Hay algunas diferencias:

* `table=True` le dice a SQLModel que este es un *modelo de tabla*, que debe representar una **tabla** en la base de datos SQL, no es solo un *modelo de datos* (como lo sería cualquier otra clase regular de Pydantic).

* `Field(primary_key=True)` le dice a SQLModel que `id` es la **clave primaria** en la base de datos SQL (puedes aprender más sobre claves primarias de SQL en la documentación de SQLModel).