hubiésemos
hubieseis
hubiesen
habiendo
habido
habida
habidos
habidas
soy
eres
es
somos
sois
son
sea
seas
seamos
seáis
sean
seré
serás
será
seremos
seréis
serán
sería
serías
seríamos
seríais
serían
era
eras
éramos
erais
eran
fui
fuiste
fue
fuimos
fuisteis
fueron
fuera
fueras
fuéramos

houveremos
houverão
houveria
houveríamos
houveriam
sou
somos
são
era
éramos
eram
fui
foi
fomos
foram
fora
fôramos
seja
sejamos
sejam
fosse
fôssemos
fossem
for
formos
forem
serei
será
seremos
serão
seria
seríamos
seriam
tenho
tem
temos
tém
tinha
tínhamos
tinham
tive
teve
tivemos

Podemos usar **OAuth2** para construir eso con **FastAPI**.

Pero vamos a ahorrarte el tiempo de leer la larga especificación completa solo para encontrar esos pequeños fragmentos de información que necesitas.

Usemos las herramientas proporcionadas por **FastAPI** para manejar la seguridad.

## Cómo se ve

Primero solo usemos el código y veamos cómo funciona, y luego volveremos para entender qué está sucediendo.

## Crea `main.py`

Pero eso aún no es tan útil. Vamos a hacer que nos dé el usuario actual.

## Crear un modelo de usuario

Primero, vamos a crear un modelo de usuario con Pydantic.

De la misma manera que usamos Pydantic para declarar cuerpos, podemos usarlo en cualquier otra parte:

{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[5,12:6] *}

## Crear una dependencia `get_current_user`

Vamos a crear una dependencia `get_current_user`.

### Crear una clase personalizada `GzipRoute`

A continuación, creamos una subclase personalizada de `fastapi.routing.APIRoute` que hará uso de `GzipRequest`.

Esta vez, sobrescribirá el método `APIRoute.get_route_handler()`.

Este método devuelve una función. Y esa función es la que recibirá un request y devolverá un response.

Aquí lo usamos para crear un `GzipRequest` a partir del request original.

Veamos cómo podemos hacer que esto funcione.

## pytest.mark.anyio

## Caso de uso

Vamos iniciar com um exemplo de **caso de uso** e então ver como resolvê-lo com isso.

Vamos imaginar que você tem alguns **modelos de _machine learning_** que deseja usar para lidar com as requisições. 🤖

Os mesmos modelos são compartilhados entre as requisições, então não é um modelo por requisição, ou um por usuário ou algo parecido.

Comencemos con un ejemplo y luego veámoslo en detalle.

Creamos una función asíncrona `lifespan()` con `yield` así:

{* ../../docs_src/events/tutorial003.py hl[16,19] *}

* Compartir conexiones a bases de datos.
* Imponer seguridad, autenticación, requisitos de roles, etc.
* Y muchas otras cosas...

Todo esto, mientras minimizas la repetición de código.

## Primeros Pasos

Veamos un ejemplo muy simple. Será tan simple que no es muy útil, por ahora.

Pero de esta manera podemos enfocarnos en cómo funciona el sistema de **Inyección de Dependencias**.

### Crear una dependencia, o "dependable"

#### `.dict()` de Pydantic

`user_in` es un modelo Pydantic de la clase `UserIn`.

Los modelos Pydantic tienen un método `.dict()` que devuelve un `dict` con los datos del modelo.

Así que, si creamos un objeto Pydantic `user_in` como:

```Python
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="******@****.***")
```

y luego llamamos a:

```Python
user_dict = user_in.dict()
```