Vamos fazer com que ele nos forneça o usuário atual.

## Criar um modelo de usuário { #create-a-user-model }

Primeiro, vamos criar um modelo de usuário com Pydantic.

Da mesma forma que usamos o Pydantic para declarar corpos, podemos usá-lo em qualquer outro lugar:

{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[5,12:6] *}

## Criar uma dependência `get_current_user` { #create-a-get-current-user-dependency }

labels.handler_parameter=Parâmetro
labels.handler_script=Script
labels.data_crawling_button_create=Criar
labels.data_crawling_button_create_job=Criar novo trabalho
labels.wizard_title_configuration=Assistente de configuração
labels.wizard_start_title=Configuração rápida
labels.wizard_start_desc=Você pode criar facilmente uma configuração de rastreamento usando o assistente de configuração.

Se você quiser brincar com tokens JWT e ver como eles funcionam, visite [https://jwt.io](https://jwt.io/).

## Instalar `PyJWT` { #install-pyjwt }

Nós precisamos instalar o `PyJWT` para criar e verificar os tokens JWT em Python.

Certifique-se de criar um [ambiente virtual](../../virtual-environments.md), ativá-lo e então instalar o `pyjwt`:

<div class="termy">

```console
$ pip install pyjwt

---> 100%
```

</div>

    print(contents)
```

Por baixo dos panos, o código `open("./somefile.txt")` cria um objeto que é chamado de "Gerenciador de Contexto".

Quando o bloco `with` finaliza, ele se certifica de fechar o arquivo, mesmo que tenha ocorrido alguma exceção.

Quando você cria uma dependência com `yield`, o **FastAPI** irá criar um gerenciador de contexto internamente para ela, e combiná-lo com algumas outras ferramentas relacionadas.

# Subdependências { #sub-dependencies }

Você pode criar dependências que possuem **subdependências**.

Elas podem ter o nível de **profundidade** que você achar necessário.

O **FastAPI** se encarrega de resolver essas dependências.

## Primeira dependência "dependable" { #first-dependency-dependable }

Você pode criar uma primeira dependência ("dependable") dessa forma:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[8:9] *}

## Retorne uma `Response` diretamente { #return-a-response-directly }

Você também pode criar cookies ao retornar uma `Response` diretamente no seu código.

Para fazer isso, você pode criar uma resposta como descrito em [Retorne uma Resposta Diretamente](response-directly.md).

Então, defina os cookies nela e a retorne:

O **[FastAPI Cloud](https://fastapicloud.com)** é desenvolvido pelo mesmo autor e equipe por trás do **FastAPI**.

Ele simplifica o processo de **criar**, **implantar** e **acessar** uma API com esforço mínimo.

Traz a mesma **experiência do desenvolvedor** de criar aplicações com FastAPI para **implantá-las** na nuvem. 🎉

Ele também cuidará da maioria das coisas de que você precisaria ao implantar uma aplicação, como:

* HTTPS

## Um aplicativo com callbacks { #an-app-with-callbacks }

Vamos ver tudo isso com um exemplo.

Imagine que você desenvolve um aplicativo que permite criar faturas.

Essas faturas terão um `id`, `title` (opcional), `customer` e `total`.

O usuário da sua API (um desenvolvedor externo) criará uma fatura na sua API com um request POST.

Então sua API irá (vamos imaginar):

* Enviar a fatura para algum cliente do desenvolvedor externo.

Então, você pode usar isso para gerar um `dict` com apenas os dados definidos (enviados na solicitação), omitindo valores padrão:

{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[32] *}

### Usando o parâmetro `update` do Pydantic { #using-pydantics-update-parameter }

Você pode criar sua própria classe de resposta personalizada, herdando de `Response` e usando-a.

Por exemplo, vamos supor que você queira usar [`orjson`](https://github.com/ijl/orjson) com algumas configurações.

Vamos supor que você queira retornar um JSON indentado e formatado, então você quer utilizar a opção `orjson.OPT_INDENT_2` do orjson.