Então, você pode criar uma outra função para uma dependência (um "injetável") que ao mesmo tempo declara sua própria dependência (o que faz dela um "dependente" também):

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[13] *}

Vamos focar nos parâmetros declarados:

Existem alguns cenários onde você deseje sobrepor uma dependência durante os testes.

Você não quer que a dependência original execute (e nenhuma das subdependências que você possa ter).

Em vez disso, você deseja fornecer uma dependência diferente que será usada somente durante os testes (possivelmente apenas para alguns testes específicos) e fornecerá um valor que pode ser usado onde o valor da dependência original foi usado.

### Casos de uso: serviço externo

Como `/users/me`, imaginemos que es para obtener datos sobre el usuario actual.

Y luego también puedes tener un path `/users/{user_id}` para obtener datos sobre un usuario específico por algún ID de usuario.

Debido a que las *path operations* se evalúan en orden, necesitas asegurarte de que el path para `/users/me` se declara antes que el de `/users/{user_id}`:

	 Todos os utilitários de segurança que se integram com OpenAPI (e na documentação da API automática) herdam de `SecurityBase`, é assim que **FastAPI** pode saber como integrá-los no OpenAPI.

## O que ele faz

///

## Ative o ambiente virtual

Ative o novo ambiente virtual para que qualquer comando Python que você executar ou pacote que você instalar o utilize.

/// tip | Dica

Faça isso **toda vez** que iniciar uma **nova sessão de terminal** para trabalhar no projeto.

///

//// tab | Linux, macOS

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```console

O importante aqui de se lembrar é que **o primeiro *type parameter*** que você informar ao `Annotated` é o **tipo de fato**. O resto é apenas metadado para outras ferramentas.

Por hora, você precisa apenas saber que o `Annotated` existe, e que ele é Python padrão. 😎

Mais tarde você verá o quão **poderoso** ele pode ser.

* `frozenset`:
    * En requests y responses, tratado igual que un `set`:
        * En requests, se leerá una list, eliminando duplicados y convirtiéndola en un `set`.
        * En responses, el `set` se convertirá en una `list`.
        * El esquema generado especificará que los valores del `set` son únicos (usando `uniqueItems` de JSON Schema).
* `bytes`:
    * `bytes` estándar de Python.

También hay varias otras empresas que ofrecen servicios similares que puedes buscar y encontrar en línea. 🤓

## Genera un Cliente Frontend en TypeScript

Empecemos con una aplicación simple de FastAPI:

{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial001_py39.py hl[7:9,12:13,16:17,21] *}

# Parámetros de Header

Puedes definir los parámetros de Header de la misma manera que defines los parámetros de `Query`, `Path` y `Cookie`.

## Importar `Header`

Primero importa `Header`:

{* ../../docs_src/header_params/tutorial001_an_py310.py hl[3] *}

## Declarar parámetros de `Header`

Luego declara los parámetros de header usando la misma estructura que con `Path`, `Query` y `Cookie`.

# JSON Compatible Encoder

Hay algunos casos en los que podrías necesitar convertir un tipo de dato (como un modelo de Pydantic) a algo compatible con JSON (como un `dict`, `list`, etc).

Por ejemplo, si necesitas almacenarlo en una base de datos.

Para eso, **FastAPI** proporciona una función `jsonable_encoder()`.

## Usando el `jsonable_encoder`

Imaginemos que tienes una base de datos `fake_db` que solo recibe datos compatibles con JSON.