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No más escribir nombres de claves incorrectos, yendo de un lado a otro entre la documentación, o desplazándote hacia arriba y abajo para encontrar si finalmente usaste `username` o `user_name`.

### Breve { #short }

Eso también se aplica a los callables sin parámetros. Igual que sería para *path operation functions* sin parámetros.

Entonces, podemos cambiar la dependencia "dependable" `common_parameters` de arriba a la clase `CommonQueryParams`:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial002_an_py310.py hl[11:15] *}

Este es el response usado por defecto en **FastAPI**, como leíste arriba.

### `ORJSONResponse` { #orjsonresponse }

Un response JSON rápido alternativo usando <a href="https://github.com/ijl/orjson" class="external-link" target="_blank">`orjson`</a>, como leíste arriba.

/// info | Información

Esto requiere instalar `orjson`, por ejemplo, con `pip install orjson`.

///

Pero cuando los declaras con tipos de Python (en el ejemplo anterior, como `int`), son convertidos a ese tipo y validados respecto a él.

Todo el mismo proceso que se aplica para los parámetros de path también se aplica para los parámetros de query:

* Soporte del editor (obviamente)
* <abbr title="convirtiendo el string que viene de un request HTTP en datos de Python">"parsing"</abbr> de datos
* Validación de datos

### Crea la *path operation* del callback { #create-the-callback-path-operation }

Para crear la *path operation* del callback usa el mismo `APIRouter` que creaste arriba.

Debería verse como una *path operation* normal de FastAPI:

* Probablemente debería tener una declaración del body que debería recibir, por ejemplo `body: InvoiceEvent`.

### Detalles Técnicos: `root_path` { #technical-details-root-path }

Cuando montas una sub-aplicación como se describe arriba, FastAPI se encargará de comunicar el path de montaje para la sub-aplicación usando un mecanismo de la especificación ASGI llamado `root_path`.

/// note | Nota

Esto es compatible desde la versión `0.115.0` de FastAPI. 🤓

///

/// tip | Consejo

Esta misma técnica se aplica a `Query`, `Cookie`, y `Header`. 😎

///

## Cookies con un Modelo de Pydantic { #cookies-with-a-pydantic-model }

* **Deep Learning**: este es un subcampo de Machine Learning, por lo tanto, se aplica lo mismo. Es solo que no hay una sola hoja de cálculo de números para multiplicar, sino un enorme conjunto de ellas, y en muchos casos, usas un procesador especial para construir y / o usar esos modelos.

/// tip | Consejo

Para nuevo código y siempre que sea posible, usa `Annotated` como se explicó arriba. Hay múltiples ventajas (explicadas a continuación) y no hay desventajas. 🍰

///

Así es como usarías `Query()` como el valor por defecto de tu parámetro de función, estableciendo el parámetro `max_length` a 50: