Por exemplo, ao usar GraphQL, você normalmente executa todas as ações usando apenas operações `POST`.

///

### Passo 4: defina a **função de operação de rota** { #step-4-define-the-path-operation-function }

Esta é a nossa "**função de operação de rota**":

* **path**: é `/`.
* **operação**: é `get`.
* **função**: é a função abaixo do "decorador" (abaixo do `@app.get("/")`).

{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001_py310.py hl[7] *}

construir uma API Python para produção, eu recomendaria fortemente o **FastAPI**. Ele é **lindamente projetado**, **simples de usar** e **altamente escalável**, e se tornou um **componente chave** para a nossa estratégia de desenvolvimento API first, impulsionando diversas automações e serviços, como o nosso Virtual TAC Engineer._"

<div style="text-align: right; margin-right: 10%;">Deon Pillsbury - <strong>Cisco</strong> <a href="https://www.linkedin.com/posts/deonpillsbury_cisco-cx-python-a...

meu
às
minha
numa
pelos
elas
qual
nós
lhe
deles
essas
esses
pelas
este
dele
tu
te
vocês
vos
lhes
meus
minhas
teu
tua
teus
tuas
nosso
nossa
nossos
nossas
dela
delas
esta
estes
estas
aquele
aquela
aqueles
aquelas
isto
aquilo
estou
está
estamos
estão
estive
esteve
estivemos
estiveram
estava

```console
$ pip install email-validator
```

ou com:

```console
$ pip install "pydantic[email]"
```

///

E estamos usando este modelo para declarar nossa entrada e o mesmo modelo para declarar nossa saída:

{* ../../docs_src/response_model/tutorial002_py310.py hl[16] *}

Agora, sempre que um navegador estiver criando um usuário com uma senha, a API retornará a mesma senha na resposta.

Neste caso, o **FastAPI** nunca tocará ou se importará com o `__init__`, nós vamos utilizar diretamente em nosso código.

## Crie uma instância { #create-an-instance }

Nós poderíamos criar uma instância desta classe com:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py310.py hl[18] *}

E deste modo nós podemos "parametrizar" a nossa dependência, que agora possui `"bar"` dentro dele, como o atributo `checker.fixed_content`.

* O usuário digita o `username` e o `password` no frontend e pressiona `Enter`.
* O frontend (rodando no navegador do usuário) envia esse `username` e `password` para uma URL específica na nossa API (declarada com `tokenUrl="token"`).
* A API verifica esse `username` e `password`, e responde com um "token" (ainda não implementamos nada disso).

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

Então se você tiver um objeto `alguma_coisa` (que pode *não* ser uma função) que você possa "chamar" (executá-lo) dessa maneira:

```Python
something()
```

ou

```Python
something(some_argument, some_keyword_argument="foo")
```

{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[25] *}

## Obter o usuário { #get-the-user }

`get_current_user` usará uma função utilitária (falsa) que criamos, que recebe um token como uma `str` e retorna nosso modelo Pydantic `User`:

Mas fazendo isso, em alguns minutos ou horas os invasores teriam adivinhado o usuário e senha corretos, com a "ajuda" da nossa aplicação, apenas usando o tempo levado para responder.

#### Corrija com o `secrets.compare_digest()` { #fix-it-with-secrets-compare-digest }

Mas em nosso código já estamos utilizando o `secrets.compare_digest()`.

Isso define os metadados sobre a resposta principal da *operação de rota*.

Você também pode declarar respostas adicionais, com seus modelos, códigos de status, etc.

Existe um capítulo inteiro da nossa documentação sobre isso, você pode ler em [Respostas Adicionais no OpenAPI](additional-responses.md).

## Extras do OpenAPI { #openapi-extra }