Luego puedes crear otra función de dependencia (un "dependable") que al mismo tiempo declare una dependencia propia (por lo que también es un "dependant"):

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

Centrémonos en los parámetros declarados:

* Aunque esta función es una dependencia ("dependable") en sí misma, también declara otra dependencia (depende de algo más).

Because each SQLModel model is also a Pydantic model, you can use it in the same **type annotations** that you could use Pydantic models.

For example, if you declare a parameter of type `Hero`, it will be read from the **JSON body**.

The same way, you can declare it as the function's **return type**, and then the shape of the data will show up in the automatic API docs UI.

Isso vai lhe permitir **reusar o modelo** em **múltiplos lugares** e também declarar validações e metadados para todos os parâmetros de uma vez. 😎

/// note | Nota

Isso é possível desde a versão `0.115.0` do FastAPI. 🤓

///

## Parâmetros do Cabeçalho com um Modelo Pydantic { #header-parameters-with-a-pydantic-model }

```JSON
{"item_id":"foo"}
```

## Parámetros de path con tipos { #path-parameters-with-types }

Puedes declarar el tipo de un parámetro de path en la función, usando anotaciones de tipos estándar de Python:

{* ../../docs_src/path_params/tutorial002_py39.py hl[7] *}

En este caso, `item_id` se declara como un `int`.

/// check | Revisa

Primeiro, é claro, você pode misturar `Path`, `Query` e declarações de parâmetro no corpo da requisição livremente e o **FastAPI** saberá o que fazer.

E você também pode declarar parâmetros de corpo como opcionais, definindo o valor padrão com `None`:

{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial001_an_py310.py hl[18:20] *}

/// note | Nota

///

## Declarar metadatos { #declare-metadata }

Puedes declarar todos los mismos parámetros que para `Query`.

Por ejemplo, para declarar un valor de metadato `title` para el parámetro de path `item_id` puedes escribir:

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial001_an_py310.py hl[10] *}

## Importe `Header` { #import-header }

Primeiro importe `Header`:

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

## Declare parâmetros de `Header` { #declare-header-parameters }

Então declare os paramêtros de cabeçalho usando a mesma estrutura que em `Path`, `Query` e `Cookie`.

O primeiro valor é o valor padrão, você pode passar todas as validações adicionais ou parâmetros de anotação:

Se você está se perguntando, "AlexNet", "ResNet" e "LeNet" são apenas nomes de <abbr title="Tecnicamente, arquiteturas de modelos de Deep Learning">modelos</abbr> de Aprendizado de Máquina.
///

### Declare um parâmetro de path { #declare-a-path-parameter }

Em seguida, crie um *parâmetro de path* com anotação de tipo usando a classe enum que você criou (`ModelName`):

{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py39.py hl[16] *}

Isso fará com que tags seja uma lista de itens mesmo sem declarar o tipo dos elementos desta lista.

## Campos do tipo Lista com um parâmetro de tipo { #list-fields-with-type-parameter }

Mas o Python tem uma maneira específica de declarar listas com tipos internos ou "parâmetros de tipo":

### Declare uma `list` com um parâmetro de tipo { #declare-a-list-with-a-type-parameter }

## Liste de paramètres / valeurs multiples via Query

Quand on définit un paramètre de requête explicitement avec `Query` on peut aussi déclarer qu'il reçoit une liste de valeur, ou des "valeurs multiples".

Par exemple, pour déclarer un paramètre de requête `q` qui peut apparaître plusieurs fois dans une URL, on écrit :

{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial011.py hl[9] *}