E sabemos que editores de texto não têm como oferecer muitas funcionalidades (como sugestões automáticas) para objetos do tipo `dict`, por que não há como eles saberem o tipo das chaves e dos valores.

Podemos fazer melhor...

## O que caracteriza uma dependência { #what-makes-a-dependency }

Até agora você apenas viu dependências declaradas como funções.

{* ../../docs_src/app_testing/app_b_an_py310/test_main.py *}

Cada vez que necesites que el cliente pase información en el request y no sepas cómo, puedes buscar (Googlear) cómo hacerlo en `httpx`, o incluso cómo hacerlo con `requests`, dado que el diseño de HTTPX está basado en el diseño de Requests.

Luego simplemente haces lo mismo en tus pruebas.

Por ejemplo:

com um corpo JSON contendo algo como:

```JSON
{
    "description": "Payment celebration",
    "paid": true
}
```

e esperaria uma resposta daquela *API externa* com um corpo JSON como:

```JSON
{
    "ok": true
}
```

/// tip | Dica

```

con un JSON body que contiene algo como:

```JSON
{
    "description": "Payment celebration",
    "paid": true
}
```

y esperaría un response de esa *API externa* con un JSON body como:

```JSON
{
    "ok": true
}
```

/// tip | Consejo

### <a href="https://www.djangoproject.com/" class="external-link" target="_blank">Django</a> { #django }

É o framework Python mais popular e amplamente confiável. É utilizado para construir sistemas como o Instagram.

É relativamente bem acoplado com bancos de dados relacionais (como MySQL ou PostgreSQL), então, ter um banco de dados NoSQL (como Couchbase, MongoDB, Cassandra, etc.) como mecanismo principal de armazenamento não é muito fácil.

## Sobre proxies com um prefixo de path removido { #about-proxies-with-a-stripped-path-prefix }

Tenha em mente que um proxy com prefixo de path removido é apenas uma das maneiras de configurá-lo.

Provavelmente, em muitos casos, o padrão será que o proxy não tenha um prefixo de path removido.

## Diseño { #design }

Luego pasé algún tiempo diseñando la "API" de desarrollador que quería tener como usuario (como desarrollador usando FastAPI).

Probé varias ideas en los editores de Python más populares: PyCharm, VS Code, editores basados en Jedi.

Vamos ver como isso funciona e como alterar se for necessário.

## Modelos Pydantic para Entrada e Saída { #pydantic-models-for-input-and-output }

Digamos que você tenha um modelo Pydantic com valores padrão, como este:

{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:7] hl[7] *}

Por exemplo, você não pode colocar um modelo do Pydantic em uma `JSONResponse` sem antes convertê-lo em um `dict` com todos os tipos de dados (como `datetime`, `UUID`, etc) convertidos para tipos compatíveis com JSON.

Para esses casos, você pode usar o `jsonable_encoder` para converter seus dados antes de repassá-los para a resposta:

{* ../../docs_src/response_directly/tutorial001_py310.py hl[5:6,20:21] *}

## Atributos con listas de submodelos { #attributes-with-lists-of-submodels }

También puedes usar modelos Pydantic como subtipos de `list`, `set`, etc.:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial006_py310.py hl[18] *}

Esto esperará (convertirá, validará, documentará, etc.) un cuerpo JSON como:

```JSON hl_lines="11"
{
    "name": "Foo",