Y entonces el nuevo OpenAPI 3.1.0 se basó en la última versión (JSON Schema 2020-12) que incluía este nuevo campo `examples`.

Y ahora este nuevo campo `examples` tiene precedencia sobre el viejo campo único (y personalizado) `example`, que ahora está obsoleto.

En este caso, usaría el certificado para `someapp.example.com`.

<img src="/img/deployment/https/https03.drawio.svg">

El cliente ya **confía** en la entidad que generó ese certificado TLS (en este caso Let's Encrypt, pero lo veremos más adelante), por lo que puede **verificar** que el certificado sea válido.

Aceptan un `set` de `str` con el nombre de los atributos a incluir (omitiendo el resto) o excluir (incluyendo el resto).

Esto se puede usar como un atajo rápido si solo tienes un modelo de Pydantic y quieres eliminar algunos datos de la salida.

/// tip | Consejo

Pero todavía se recomienda usar las ideas anteriores, usando múltiples clases, en lugar de estos parámetros.

Queremos obtener el `current_user` *solo* si este usuario está activo.

Entonces, creamos una dependencia adicional `get_current_active_user` que a su vez utiliza `get_current_user` como dependencia.

Ambas dependencias solo devolverán un error HTTP si el usuario no existe, o si está inactivo.

Así que, en nuestro endpoint, solo obtendremos un usuario si el usuario existe, fue autenticado correctamente, y está activo:

## Verificar los `scopes`

Ahora verificamos que todos los scopes requeridos, por esta dependencia y todos los dependientes (incluyendo *path operations*), estén incluidos en los scopes proporcionados en el token recibido, de lo contrario, lanzamos una `HTTPException`.

Para esto, usamos `security_scopes.scopes`, que contiene una `list` con todos estos scopes como `str`.

{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[129:135] *}

Esto se diseñó de esta manera principalmente para permitir usar los mismos objetos "extraídos" por dependencias dentro de tareas en background, porque el código de salida se ejecutaría después de que las tareas en background terminaran.

En contraste con una "**imagen de contenedor**" que son los contenidos estáticos almacenados, un "**contenedor**" normalmente se refiere a la instance en ejecución, lo que está siendo **ejecutado**.

//// tab | Python 3.8+

```Python hl_lines="1  4"
{!> ../../docs_src/python_types/tutorial008.py!}
```

////

Esto significa:

* La variable `prices` es un `dict`:
    * Las claves de este `dict` son del tipo `str` (digamos, el nombre de cada ítem).
    * Los valores de este `dict` son del tipo `float` (digamos, el precio de cada ítem).

#### Union

///

Ahora, imagina eso con **muchos** otros **paquetes** de los que dependen todos tus **proyectos**. Eso es muy difícil de manejar. Y probablemente terminarías ejecutando algunos proyectos con algunas **versiones incompatibles** de los paquetes, y sin saber por qué algo no está funcionando.

* Un programa específico mientras está siendo **ejecutado** en el sistema operativo, usando la CPU y almacenando cosas en la memoria. Esto también se llama **proceso**.

### Qué es un Proceso

La palabra **proceso** se usa normalmente de una manera más específica, refiriéndose solo a lo que está ejecutándose en el sistema operativo (como en el último punto anterior):

* Un programa específico mientras está siendo **ejecutado** en el sistema operativo.