Cada vez que te "logueas con" Facebook, Google, GitHub, Microsoft, X (Twitter), esa aplicación está usando OAuth2 con scopes.

En esta sección verás cómo manejar autenticación y autorización con el mismo OAuth2 con scopes en tu aplicación de **FastAPI**.

/// warning | Advertencia

Esta es una sección más o menos avanzada. Si estás comenzando, puedes saltarla.

/// note | Nota

Observa el header `Authorization`, con un valor que comienza con `Bearer `.

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## Uso avanzado con `scopes`

OAuth2 tiene la noción de "scopes".

Puedes usarlos para agregar un conjunto específico de permisos a un token JWT.

Luego, puedes darle este token directamente a un usuario o a un tercero, para interactuar con tu API con un conjunto de restricciones.

Puedes combinar las *path operations* normales de FastAPI con GraphQL en la misma aplicación.

/// tip | Consejo

**GraphQL** resuelve algunos casos de uso muy específicos.

Tiene **ventajas** y **desventajas** en comparación con las **APIs web** comunes.

/// tip | Consejo

De acuerdo con la especificación, deberías devolver un JSON con un `access_token` y un `token_type`, igual que en este ejemplo.

Esto es algo que tienes que hacer tú mismo en tu código, y asegurarte de usar esas claves JSON.

Es casi lo único que tienes que recordar hacer correctamente tú mismo, para ser compatible con las especificaciones.

Para el resto, **FastAPI** lo maneja por ti.

No devuelve un gran `str` que contenga los datos en formato JSON (como una cadena de texto). Devuelve una estructura de datos estándar de Python (por ejemplo, un `dict`) con valores y sub-valores que son todos compatibles con JSON.

/// note | Nota

Puedes conectar el depurador en tu editor, por ejemplo con Visual Studio Code o PyCharm.

## Llama a `uvicorn`

En tu aplicación de FastAPI, importa y ejecuta `uvicorn` directamente:

{* ../../docs_src/debugging/tutorial001.py hl[1,15] *}

### Acerca de `__name__ == "__main__"`

El objetivo principal de `__name__ == "__main__"` es tener algo de código que se ejecute cuando tu archivo es llamado con:

<div class="termy">

```console

También puedes combinar `dataclasses` con otras anotaciones de tipos para crear estructuras de datos anidadas.

En algunos casos, todavía podrías tener que usar la versión de `dataclasses` de Pydantic. Por ejemplo, si tienes errores con la documentación de la API generada automáticamente.

En ese caso, simplemente puedes intercambiar los `dataclasses` estándar con `pydantic.dataclasses`, que es un reemplazo directo:

* `File()`

también puedes declarar un grupo de `examples` con información adicional que se añadirá a sus **JSON Schemas** dentro de **OpenAPI**.

### `Body` con `examples`

Aquí pasamos `examples` que contiene un ejemplo de los datos esperados en `Body()`:

{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial003_an_py310.py hl[22:29] *}

### Ejemplo en la interfaz de documentación

Con cualquiera de los métodos anteriores se vería así en los `/docs`:

```

///

Importa `TestClient`.

Crea un `TestClient` pasándole tu aplicación de **FastAPI**.

Crea funciones con un nombre que comience con `test_` (esta es la convención estándar de `pytest`).

Usa el objeto `TestClient` de la misma manera que con `httpx`.

Escribe declaraciones `assert` simples con las expresiones estándar de Python que necesites revisar (otra vez, estándar de `pytest`).

# Parámetros de Path y Validaciones Numéricas

De la misma manera que puedes declarar más validaciones y metadatos para los parámetros de query con `Query`, puedes declarar el mismo tipo de validaciones y metadatos para los parámetros de path con `Path`.

## Importar Path

Primero, importa `Path` de `fastapi`, e importa `Annotated`:

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial001_an_py310.py hl[1,3] *}

/// info | Información