ti
tu
tus
ellas
nosotras
vosotros
vosotras
os
mío
mía
míos
mías
tuyo
tuya
tuyos
tuyas
suyo
suya
suyos
suyas
nuestro
nuestra
nuestros
nuestras
vuestro
vuestra
vuestros
vuestras
esos
esas
estoy
estás
está
estamos
estáis
están
esté
estés
estemos
estéis
estén
estaré
estarás
estará
estaremos

Veamos cómo podemos hacer que esto funcione.

## pytest.mark.anyio { #pytest-mark-anyio }

Si queremos llamar funciones asíncronas en nuestros tests, nuestras funciones de test tienen que ser asíncronas. AnyIO proporciona un plugin útil para esto, que nos permite especificar que algunas funciones de test deben ser llamadas de manera asíncrona.

## HTTPX { #httpx }

Haciendo esto, nuestro `GzipRequest` se encargará de descomprimir los datos (si es necesario) antes de pasarlos a nuestras *path operations*.

Después de eso, toda la lógica de procesamiento es la misma.

Pero debido a nuestros cambios en `GzipRequest.body`, el request body se descomprimirá automáticamente cuando sea cargado por **FastAPI** si es necesario.

Presta atención al método `__init__` usado para crear la instance de la clase:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial002_an_py310.py hl[12] *}

...tiene los mismos parámetros que nuestros `common_parameters` anteriores:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[8] *}

Esos parámetros son los que **FastAPI** usará para "resolver" la dependencia.

En ambos casos, tendrá:

Y estos modelos están compartiendo muchos de los datos y duplicando nombres y tipos de atributos.

Podríamos hacerlo mejor.

Podemos declarar un modelo `UserBase` que sirva como base para nuestros otros modelos. Y luego podemos hacer subclases de ese modelo que heredan sus atributos (anotaciones de tipos, validación, etc).

Toda la conversión de datos, validación, documentación, etc. seguirá funcionando normalmente.

{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[25] *}

## Obtener el usuario { #get-the-user }

`get_current_user` usará una función de utilidad (falsa) que creamos, que toma un token como un `str` y devuelve nuestro modelo de Pydantic `User`:

Pero haciendo eso, en algunos minutos u horas, los atacantes habrían adivinado el nombre de usuario y la contraseña correctos, con la "ayuda" de nuestra aplicación, solo usando el tiempo tomado para responder.

#### Arréglalo con `secrets.compare_digest()` { #fix-it-with-secrets-compare-digest }

Pero en nuestro código estamos usando realmente `secrets.compare_digest()`.

/// info | Información

Un token "bearer" no es la única opción.

Pero es la mejor para nuestro caso de uso.

Y podría ser la mejor para la mayoría de los casos de uso, a menos que seas un experto en OAuth2 y sepas exactamente por qué hay otra opción que se adapta mejor a tus necesidades.

En nuestro ejemplo de código arriba, no lo usamos directamente, pero se lo pasamos a FastAPI para que lo use.

El parámetro `lifespan` de la app de `FastAPI` toma un **async context manager**, por lo que podemos pasar nuestro nuevo `lifespan` async context manager a él.

{* ../../docs_src/events/tutorial003_py39.py hl[22] *}

```Python
my_list: list[str]
```

Eso es toda la sintaxis estándar de Python para declaraciones de tipo.

Usa esa misma sintaxis estándar para atributos de modelos con tipos internos.

Así, en nuestro ejemplo, podemos hacer que `tags` sea específicamente una "lista de strings":

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial002_py310.py hl[12] *}

## Tipos de conjunto { #set-types }