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 { #parameterize-the-instance }

Y ahora, podemos usar `__init__` para declarar los parámetros de la instance que podemos usar para "parametrizar" la dependencia:

Podrías establecer un **número arbitrario** para alcanzar, por ejemplo, algo **entre 50% a 90%** de utilización de recursos. El punto es que esas son probablemente las principales cosas que querrás medir y usar para ajustar tus implementaciones.

{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_pv1_py310.py hl[13:23] *}

////

Esa información extra se añadirá tal cual al **JSON Schema** generado para ese modelo, y se usará en la documentación de la API.

//// tab | Pydantic v2

Crea un instance PasswordHash con configuraciones recomendadas: se usará para hacer el hash y verificar las contraseñas.

/// tip | Consejo

pwdlib también soporta el algoritmo de hashing bcrypt pero no incluye algoritmos legacy; para trabajar con hashes desactualizados, se recomienda usar el paquete passlib.

Aqui, criamos as tabelas em um evento de inicialização do aplicativo.

Para produção, você provavelmente usaria um script de migração que é executado antes de iniciar seu app. 🤓

/// tip | Dica

O SQLModel terá utilitários de migração envolvendo o Alembic, mas por enquanto, você pode usar o <a href="https://alembic.sqlalchemy.org/en/latest/" class="external-link" target="_blank">Alembic</a> diretamente.

///

Después de activar el entorno virtual, puedes ejecutar tu programa, y usará el Python dentro de tu entorno virtual con los paquetes que instalaste allí.

<div class="termy">

```console
$ python main.py

Hello World
```

</div>

## Configura Tu Editor { #configure-your-editor }

Asegúrate de [Actualizar la versión de FastAPI](../deployment/versions.md#upgrading-the-fastapi-versions){.internal-link target=_blank} a al menos 0.95.1 antes de usar `Annotated`.

///

## Usar `Annotated` en el tipo del parámetro `q` { #use-annotated-in-the-type-for-the-q-parameter }

{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial001_an_py310.py ln[14:18] hl[14:15,17:18] *}

Usar `check_same_thread=False` permite a FastAPI usar la misma base de datos SQLite en diferentes hilos. Esto es necesario ya que **una sola request** podría usar **más de un hilo** (por ejemplo, en dependencias).

Si quieres sobrescribir el response desde dentro de la función pero al mismo tiempo documentar el "media type" en OpenAPI, puedes usar el parámetro `response_class` Y devolver un objeto `Response`.

El `response_class` solo se usará para documentar el OpenAPI *path operation*, pero tu `Response` se usará tal cual.

#### Devuelve un `HTMLResponse` directamente { #return-an-htmlresponse-directly }

Por ejemplo, podría ser algo así:

Depois de ativar o ambiente virtual, você pode executar seu programa, e ele usará o Python dentro do seu ambiente virtual com os pacotes que você instalou lá.

<div class="termy">

```console
$ python main.py

Hello World
```

</div>

## Configure seu editor { #configure-your-editor }