Alle Kassierer erledigen die ganze Arbeit mit einem Kunden nach dem anderen 👨‍💼⏯.

Und man muss lange in der Schlange warten 🕙 sonst kommt man nicht an die Reihe.

Sie würden Ihren Schwarm 😍 wahrscheinlich nicht mitnehmen wollen, um Besorgungen bei der Bank zu erledigen 🏦.

### Hamburger Schlussfolgerung

Puedes usar las mismas *funciones* de dependencia que usas normalmente.

### Requisitos de dependencia

Pueden declarar requisitos de request (como headers) u otras sub-dependencias:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py39.py hl[8,13] *}

### Lanzar excepciones

Estas dependencias pueden `raise` excepciones, igual que las dependencias normales:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py39.py hl[10,15] *}

nn[e]}).replace(/,/g,"\u060c")},dayOfMonthOrdinalParse:/\d{1,2}\u0645/,ordinal:"%d\u0645",week:{dow:6,doy:12}});var dn="nolla yksi kaksi kolme nelj\xe4 viisi kuusi seitsem\xe4n kahdeksan yhdeks\xe4n".split(" "),_n=["nolla","yhden","kahden","kolmen","nelj\xe4n","viiden","kuuden",dn[7],dn[8],dn[9]];function on(e,a,t,s){var n,r,d="";switch(t){case"s":return s?"muutaman sekunnin":"muutama sekunti";case"ss":d=s?"sekunnin":"sekuntia";break;case"m":return s?"minuutin":"minuutti";case"mm":d=s?"minuutin":"min...

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Pero puedes tener miles de endpoints (*path operations*) usando el mismo sistema de seguridad.

Y todos ellos (o cualquier porción de ellos que quieras) pueden aprovechar la reutilización de estas dependencias o cualquier otra dependencia que crees.

Y todas estas miles de *path operations* pueden ser tan pequeñas como 3 líneas:

{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[30:32] *}

## Resumen

Pydantic-Modell deklarieren**. Auf diese Weise übernimmt das Pydantic-Modell alle Datendokumentation, -validierung, usw. für das Objekt, welches Sie zurückgeben (z. B. ein Dict oder ein Datenbank-Objekt).

Würden Sie eine hierfür eine Rückgabetyp-Annotation verwenden, dann würden Tools und Editoren (korrekterweise) Fehler ausgeben, die Ihnen sagen, dass Ihre Funktion einen Typ zurückgibt (z. B. ein Dict), der sich unterscheidet von dem, was Sie deklariert haben (z. B. ein Pydantic-Modell)....

Esto funciona de la misma manera que con los modelos de Pydantic. Y en realidad se logra de la misma manera internamente, utilizando Pydantic.

/// info | Información

Ten en cuenta que los dataclasses no pueden hacer todo lo que los modelos de Pydantic pueden hacer.

Así que, podrías necesitar seguir usando modelos de Pydantic.

Pero si tienes un montón de dataclasses por ahí, este es un buen truco para usarlos para potenciar una API web usando FastAPI. 🤓

## Plug-ins de **FastAPI**

Las integraciones y "plug-ins" pueden construirse usando el sistema de **Inyección de Dependencias**. Pero, de hecho, en realidad **no hay necesidad de crear "plug-ins"**, ya que al usar dependencias es posible declarar una cantidad infinita de integraciones e interacciones que se vuelven disponibles para tus *path operation functions*.

* Incluso las dependencias pueden tener dependencias, creando una jerarquía o **"gráfico de dependencias"**.
* Todo **manejado automáticamente** por el framework.
* Todas las dependencias pueden requerir datos de los requests y **aumentar las restricciones de la path operation** y la documentación automática.

![ReDoc](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-02-redoc-simple.png)

## Voorbeeld upgrade

Pas nu het bestand `main.py` aan om de body van een `PUT` request te ontvangen.

Dankzij Pydantic kunnen we de body declareren met standaard Python types.

```Python hl_lines="4  9-12  25-27"
from typing import Union

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()