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] *}

Python se quejará si pones un valor con un "default" antes de un valor que no tenga un "default".

Pero puedes reordenarlos y poner el valor sin un default (el parámetro de query `q`) primero.

No importa para **FastAPI**. Detectará los parámetros por sus nombres, tipos y declaraciones por defecto (`Query`, `Path`, etc.), no le importa el orden.

Podrías **llamar** a esa misma función en **otros lugares** sin FastAPI, y **funcionaría como se espera**. Si hay un parámetro **requerido** (sin un valor por defecto), tu **editor** te avisará con un error, **Python** también se quejará si lo ejecutas sin pasar el parámetro requerido.

Vamos a empezar desde donde lo dejamos en el capítulo anterior e incrementarlo.

## Acerca de JWT { #about-jwt }

JWT significa "JSON Web Tokens".

Es un estándar para codificar un objeto JSON en un string largo y denso sin espacios. Se ve así:

```
eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJzdWIiOiIxMjM0NTY3ODkwIiwibmFtZSI6IkpvaG4gRG9lIiwiaWF0IjoxNTE2MjM5MDIyfQ.SflKxwRJSMeKKF2QT4fwpMeJf36POk6yJV_adQssw5c
```

Para una **API web**, normalmente implica ponerla en una **máquina remota**, con un **programa de servidor** que proporcione buen rendimiento, estabilidad, etc., para que tus **usuarios** puedan **acceder** a la aplicación de manera eficiente y sin interrupciones o problemas.

Esto contrasta con las etapas de **desarrollo**, donde estás constantemente cambiando el código, rompiéndolo y arreglándolo, deteniendo y reiniciando el servidor de desarrollo, etc.

Con **FastAPI** obtienes todas las funcionalidades de **Pydantic** (ya que FastAPI está basado en Pydantic para todo el manejo de datos):

* **Sin complicaciones**:
    * Sin micro-lenguaje de definición de esquemas nuevo que aprender.
    * Si conoces los tipos en Python sabes cómo usar Pydantic.

      BigInteger v = BigInteger.valueOf(from);
      // Math.sin is very slow for values outside 4*pi
      // Need to take absolute value to avoid inverting the value.
      for (double i = 0; i < 100; i += 20) {
        v =
            v.add(
                v.multiply(
                    BigInteger.valueOf(((Double) Math.abs(Math.sin(i) * 10.0)).longValue())));
      }
      return v;
    }
  }

Toda la conversión de datos, validación, documentación, etc. seguirá funcionando normalmente.

De esa manera, podemos declarar solo las diferencias entre los modelos (con `password` en texto plano, con `hashed_password` y sin contraseña):

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial002_py310.py hl[7,13:14,17:18,21:22] *}

## `Union` o `anyOf` { #union-or-anyof }

Por lo tanto, podrías añadir datos adicionales al esquema generado automáticamente.

Por ejemplo, podrías decidir leer y validar el request con tu propio código, sin usar las funcionalidades automáticas de FastAPI con Pydantic, pero aún podrías querer definir el request en el esquema de OpenAPI.

Podrías hacer eso con `openapi_extra`:

/// tip | Consejo

Nota que las funciones de prueba son `def` normales, no `async def`.

Y las llamadas al cliente también son llamadas normales, sin usar `await`.

Esto te permite usar `pytest` directamente sin complicaciones.

///

/// note | Nota Técnica

También podrías usar `from starlette.testclient import TestClient`.