* Mesmo dependências podem ter dependências, criando uma hierarquia ou **"grafo" de dependências**.
* Tudo **automaticamente controlado** pelo _framework_.
* Todas as dependências podem pedir dados das requisições e **ampliar** as restrições e documentação automática da **operação de caminho**.
* **Validação automática** mesmo para parâmetros da *operação de caminho* definidos em dependências.

* **Machine Learning**: Normalmente exige muita multiplicação de matrizes e vetores. Pense numa grande planilha com números e em multiplicar todos eles juntos e ao mesmo tempo.

```Python
if "stanleyjobsox" == "stanleyjobson" and "love123" == "swordfish":
    ...
```

Python tendrá que comparar todo `stanleyjobso` en ambos `stanleyjobsox` y `stanleyjobson` antes de darse cuenta de que ambas strings no son las mismas. Así que tomará algunos microsegundos extra para responder "Nombre de usuario o contraseña incorrectos".

#### El tiempo de respuesta ayuda a los atacantes

    * De ce fait, en utilisant FastAPI on minimise le temps de développement, les bugs, le nombre de lignes de code, et on obtient les mêmes performances (si ce n'est de meilleurs performances) que l'on aurait pu avoir sans ce framework (en ayant à implémenter de nombreuses fonctionnalités importantes par nous-mêmes).

Eles são apenas uma conveniência, eles possuem o mesmo número, mas dessa forma você pode usar o autocomplete do editor para encontrá-los:

<img src="/img/tutorial/response-status-code/image02.png">

/// note | Detalhes técnicos

Você também pode usar `from starlette import status`.

/// tip | Consejo

Puedes realmente usar esta misma técnica con una operación HTTP `PUT`.

Pero el ejemplo aquí usa `PATCH` porque fue creado para estos casos de uso.

///

/// note | Nota

Observa que el modelo de entrada sigue siendo validado.

{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001.py hl[15:23] *}

Essas informações extras serão adicionadas como se encontram no **JSON Schema** de resposta desse modelo e serão usadas na documentação da API.

/// tip | Dica

Você pode usar a mesma técnica para estender o JSON Schema e adicionar suas próprias informações extras de forma personalizada.

<img src="/img/tutorial/query-param-models/image01.png">
</div>

## Prohibir Parámetros Query Extras

En algunos casos de uso especiales (probablemente no muy comunes), podrías querer **restringir** los parámetros query que deseas recibir.

Puedes usar la configuración del modelo de Pydantic para `forbid` cualquier campo `extra`:

{* ../../docs_src/query_param_models/tutorial002_an_py310.py hl[10] *}

* `routes`: Una list de rutas, estas son cada una de las *path operations* registradas. Se toman de `app.routes`.

/// info | Información

El parámetro `summary` está disponible en OpenAPI 3.1.0 y versiones superiores, soportado por FastAPI 0.99.0 y superiores.

///

## Sobrescribir los valores por defecto

* Salvar os dados no seu banco de dados.
* Retornar o modelo atualizado.

{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[28:35] *}

/// tip | Dica

Você pode realmente usar essa mesma técnica com uma operação HTTP `PUT`.

Mas o exemplo aqui usa `PATCH` porque foi criado para esses casos de uso.

///

/// note | Nota

Observe que o modelo de entrada ainda é validado.