Le envías un token y te devuelve un usuario autenticado.

Este proveedor podría estar cobrándote por cada request, y llamarlo podría tomar más tiempo adicional que si tuvieras un usuario de prueba fijo para los tests.

Probablemente quieras probar el proveedor externo una vez, pero no necesariamente llamarlo para cada test que se realice.

///

## Otras Llamadas a Funciones Asíncronas

Al ser la función de test asíncrona, ahora también puedes llamar (y `await`) otras funciones `async` además de enviar requests a tu aplicación FastAPI en tus tests, exactamente como las llamarías en cualquier otro lugar de tu código.

/// tip | Consejo

Un "**callable**" en Python es cualquier cosa que Python pueda "llamar" como una función.

Entonces, si tienes un objeto `something` (que podría _no_ ser una función) y puedes "llamarlo" (ejecutarlo) como:

```Python
something()
```

o

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

entonces es un "callable".

## Clases como dependencias

read_items["/items/"]
read_users["/users/"]

common_parameters --> read_items
common_parameters --> read_users
```

De esta manera escribes código compartido una vez y **FastAPI** se encarga de llamarlo para tus *path operations*.

/// check | Revisa

Nota que no tienes que crear una clase especial y pasarla en algún lugar a **FastAPI** para "registrarla" o algo similar.

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py39.py hl[12] *}

En este caso, este `__call__` es lo que **FastAPI** usará para comprobar parámetros adicionales y sub-dependencias, y es lo que llamará para pasar un valor al parámetro en tu *path operation function* más adelante.

## Parametrizar la instance

{* ../../docs_src/encoder/tutorial001_py310.py hl[4,21] *}

En este ejemplo, convertiría el modelo de Pydantic a un `dict`, y el `datetime` a un `str`.

El resultado de llamarlo es algo que puede ser codificado con la función estándar de Python <a href="https://docs.python.org/3/library/json.html#json.dumps" class="external-link" target="_blank">`json.dumps()`</a>.

{* ../../docs_src/app_testing/tutorial001.py hl[2,12,15:18] *}

/// tip | Consejo

Nota que las funciones de prueba son `def` normales, no `async def`.

Y las llamadas al cliente también son llamadas normales, sin usar `await`.

Esto te permite usar `pytest` directamente sin complicaciones.

///

/// note | Nota Técnica

También podrías usar `from starlette.testclient import TestClient`.

Pero **FastAPI** sabrá que tiene que resolver `query_extractor` primero, para pasar los resultados de eso a `query_or_cookie_extractor` al llamarlo.

///

```mermaid
graph TB

query_extractor(["query_extractor"])
query_or_cookie_extractor(["query_or_cookie_extractor"])

read_query["/items/"]

Solo ten en cuenta que cuando leas "servidor" en general, podría referirse a una de esas dos cosas.

Al referirse a la máquina remota, es común llamarla **servidor**, pero también **máquina**, **VM** (máquina virtual), **nodo**. Todos esos se refieren a algún tipo de máquina remota, generalmente con Linux, donde ejecutas programas.

## Instala el Programa del Servidor

  * `bearer`: un header `Authorization` con un valor de `Bearer ` más un token. Esto se hereda de OAuth2.
  * Autenticación básica HTTP.
  * Digest HTTP, etc.
* `oauth2`: todas las formas de OAuth2 para manejar la seguridad (llamadas "flujos").
  * Varios de estos flujos son apropiados para construir un proveedor de autenticación OAuth 2.0 (como Google, Facebook, X (Twitter), GitHub, etc.):
    * `implicit`
    * `clientCredentials`
    * `authorizationCode`