sort = "-Cover"

[tool.coverage.html]
show_contexts = true

[tool.ruff.lint]
select = [
    "E",  # pycodestyle errors
    "W",  # pycodestyle warnings
    "F",  # pyflakes
    "I",  # isort
    "B",  # flake8-bugbear
    "C4",  # flake8-comprehensions
    "UP",  # pyupgrade
]
ignore = [
    "E501",  # line too long, handled by black
    "B008",  # do not perform function calls in argument defaults

Y sabemos que los editores no pueden proporcionar mucho soporte (como autocompletado) para `dict`s, porque no pueden conocer sus claves y tipos de valor.

Podemos hacerlo mejor...

## Qué hace a una dependencia { #what-makes-a-dependency }

Hasta ahora has visto dependencias declaradas como funciones.

Pero esa no es la única forma de declarar dependencias (aunque probablemente sea la más común).

Para definir un `dict`, pasas 2 parámetros de tipo, separados por comas.

El primer parámetro de tipo es para las claves del `dict`.

El segundo parámetro de tipo es para los valores del `dict`:

{* ../../docs_src/python_types/tutorial008_py39.py hl[1] *}

Esto significa:

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

second_user_data = {
    "id": 4,
    "name": "Mary",
    "joined": "2018-11-30",
}

my_second_user: User = User(**second_user_data)
```

/// info | Información

`**second_user_data` significa:

Pasa las claves y valores del dict `second_user_data` directamente como argumentos de clave-valor, equivalente a: `User(id=4, name="Mary", joined="2018-11-30")`

///

### Soporte del editor { #editor-support }

También puedes declarar un cuerpo como un `dict` con claves de algún tipo y valores de algún otro tipo.

De esta manera, no tienes que saber de antemano cuáles son los nombres válidos de campo/atributo (como sería el caso con modelos Pydantic).

Esto sería útil si deseas recibir claves que aún no conoces.

---

Otro caso útil es cuando deseas tener claves de otro tipo (por ejemplo, `int`).

/// tip | Consejo

Puedes usar cualquier otro paquete de bases de datos SQL o NoSQL que quieras (en algunos casos llamadas <abbr title="Object Relational Mapper – Mapeador Objeto-Relacional: un término elegante para un paquete donde algunas clases representan tablas SQL y las instances representan filas en esas tablas">"ORMs"</abbr>), FastAPI no te obliga a usar nada. 😎

///

/// info | Información

`Query`, `Path` y otras clases que verás más adelante son subclases de una clase común `Param`.

Todas ellas comparten los mismos parámetros para validación adicional y metadatos que has visto.

///

/// note | Detalles técnicos

Cuando importas `Query`, `Path` y otros de `fastapi`, en realidad son funciones.

Que cuando se llaman, retornan instances de clases con el mismo nombre.

    'full_name': None,
}
```

#### Desempaquetando un `dict` { #unpacking-a-dict }

Si tomamos un `dict` como `user_dict` y lo pasamos a una función (o clase) con `**user_dict`, Python lo "desempaquetará". Pasará las claves y valores del `user_dict` directamente como argumentos clave-valor.

Así que, continuando con el `user_dict` anterior, escribir:

```Python
UserInDB(**user_dict)
```

sería equivalente a algo como:

```
.
├── app                  # "app" is a Python package
│   ├── __init__.py      # this file makes "app" a "Python package"
│   ├── main.py          # "main" module, e.g. import app.main
│   ├── dependencies.py  # "dependencies" module, e.g. import app.dependencies
│   └── routers          # "routers" is a "Python subpackage"
│   │   ├── __init__.py  # makes "routers" a "Python subpackage"

`Cookie` es una clase "hermana" de `Path` y `Query`. También hereda de la misma clase común `Param`.

Pero recuerda que cuando importas `Query`, `Path`, `Cookie` y otros desde `fastapi`, en realidad son funciones que devuelven clases especiales.

///

/// info | Información

Para declarar cookies, necesitas usar `Cookie`, porque de lo contrario los parámetros serían interpretados como parámetros de query.

///

/// info | Información