* Validación, incluso para objetos JSON profundamente anidados.
* <abbr title="en inglés: serialization, parsing, marshalling">Conversión</abbr> de datos de input: viniendo de la red a datos y tipos de Python. Leyendo desde:
    * JSON.
    * Path parameters.
    * Query parameters.
    * Cookies.
    * Headers.
    * Formularios.
    * Archivos.

"ainda", "alem", "ambas", "ambos", "antes", "ao", "aonde", "aos", "apos", "aquele", "aqueles", "as", "assim", "com", "como", "contra", "contudo", "cuja", "cujas", "cujo", "cujos", "da", "das", "de", "dela", "dele", "deles", "demais", "depois", "desde", "desta", "deste", "dispoe", "dispoem", "diversa", "diversas", "diversos", "do", "dos", "durante", "e", "ela", "elas", "ele", "eles", "em", "entao", "entre", "essa", "essas", "esse", "esses", "esta", "estas", "este", "estes", "ha", "isso", "isto", "logo",...

"ainda", "alem", "ambas", "ambos", "antes", "ao", "aonde", "aos", "apos", "aquele", "aqueles", "as", "assim", "com", "como", "contra", "contudo", "cuja", "cujas", "cujo", "cujos", "da", "das", "de", "dela", "dele", "deles", "demais", "depois", "desde", "desta", "deste", "dispoe", "dispoem", "diversa", "diversas", "diversos", "do", "dos", "durante", "e", "ela", "elas", "ele", "eles", "em", "entao", "entre", "essa", "essas", "esse", "esses", "esta", "estas", "este", "estes", "ha", "isso", "isto", "logo",...

Docker e ferramentas similares também usam um **cache interno** ao construir a imagem, se um arquivo não mudou desde a última vez que a imagem do contêiner foi construída, então ele irá **reutilizar a mesma camada** criada na última vez, ao invés de copiar o arquivo novamente e criar uma nova camada do zero.

```Python hl_lines="15-23"
{!../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001.py!}
```

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.

Swagger UI lidará com isso nos bastidores para você, mas ele precisa desse auxiliar de "redirecionamento".

///

### Criar uma *operação de rota* para testar

Agora, para poder testar se tudo funciona, crie uma *operação de rota*:

```Python hl_lines="36-38"

            * O **FastAPI** adiciona aqui a referência dos esquemas JSON globais que estão localizados em outro lugar, ao invés de incluí-lo diretamente. Deste modo, outras aplicações e clientes podem utilizar estes esquemas JSON diretamente, fornecer melhores ferramentas de geração de código, etc.

///

O retorno gerado no OpenAI para esta *operação de caminho* será:

/// tip | "Dica"

Prefira utilizar a versão `Annotated` se possível.

///

```Python hl_lines="16"
{!> ../../docs_src/dependencies/tutorial011.py!}
```

////

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

## Utilize a instância como dependência

/// tip | "Dica"

Se você precisa de GraphQL, eu ainda recomendaria que você desse uma olhada no <a href="https://strawberry.rocks/" class="external-link" target="_blank">Strawberry</a>, pois ele é baseado em type annotations em vez de classes e tipos personalizados.

///

## Saiba Mais

Por conta desse código ser executado antes da aplicação **começar** a receber requisições, e logo após **terminar** de lidar com as requisições, ele cobre toda a **vida útil** (_lifespan_) da aplicação (o termo "vida útil" será importante em um segundo 😉).