Puedes definir parámetros de Cookie de la misma manera que defines los parámetros `Query` y `Path`.

## Importar `Cookie` { #import-cookie }

Primero importa `Cookie`:

{* ../../docs_src/cookie_params/tutorial001_an_py310.py hl[3] *}

## Declarar parámetros de `Cookie` { #declare-cookie-parameters }

Luego declara los parámetros de cookie usando la misma estructura que con `Path` y `Query`.

Y por supuesto, soporta lo mismo:

* validación de datos
* serialización de datos
* documentación de datos, etc.

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

Esto será especialmente útil cuando lo uses en una **gran code base** donde uses **las mismas dependencias** una y otra vez en **muchas *path operations***.

## Usar `async` o no usar `async` { #to-async-or-not-to-async }

Puedes definir los parámetros de Header de la misma manera que defines los parámetros de `Query`, `Path` y `Cookie`.

## Importar `Header` { #import-header }

Primero importa `Header`:

{* ../../docs_src/header_params/tutorial001_an_py310.py hl[3] *}

## Declarar parámetros de `Header` { #declare-header-parameters }

Luego declara los parámetros de header usando la misma estructura que con `Path`, `Query` y `Cookie`.

"Hacer hashing" significa convertir algún contenido (una contraseña en este caso) en una secuencia de bytes (solo un string) que parece un galimatías.

Siempre que pases exactamente el mismo contenido (exactamente la misma contraseña) obtienes exactamente el mismo galimatías.

Pero no puedes convertir del galimatías de nuevo a la contraseña.

### Por qué usar hashing de contraseñas { #why-use-password-hashing }

query_or_cookie_extractor(["query_or_cookie_extractor"])

read_query["/items/"]

query_extractor --> query_or_cookie_extractor --> read_query
```

## Usando la misma dependencia múltiples veces { #using-the-same-dependency-multiple-times }

Si una de tus dependencias se declara varias veces para la misma *path operation*, por ejemplo, múltiples dependencias tienen una sub-dependencia común, **FastAPI** sabrá llamar a esa sub-dependencia solo una vez por request.

Entonces podrías tener un archivo `test_main.py` con tus pruebas. Podría estar en el mismo paquete de Python (el mismo directorio con un archivo `__init__.py`):

``` hl_lines="5"
.
├── app
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py
│   └── test_main.py
```

Debido a que este archivo está en el mismo paquete, puedes usar importaciones relativas para importar el objeto `app` desde el módulo `main` (`main.py`):

# Body - Campos { #body-fields }

De la misma manera que puedes declarar validaciones adicionales y metadatos en los parámetros de las *path operation function* con `Query`, `Path` y `Body`, puedes declarar validaciones y metadatos dentro de los modelos de Pydantic usando `Field` de Pydantic.

## Importar `Field` { #import-field }

Primero, tienes que importarlo:

{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[4] *}

/// warning | Advertencia

Vamos a crear una dependencia `get_current_user`.

¿Recuerdas que las dependencias pueden tener sub-dependencias?

`get_current_user` tendrá una dependencia con el mismo `oauth2_scheme` que creamos antes.

De la misma manera que estábamos haciendo antes en la *path operation* directamente, nuestra nueva dependencia `get_current_user` recibirá un `token` como un `str` de la sub-dependencia `oauth2_scheme`:

Pero todavía es parte de la misma aplicación/web API de **FastAPI** (es parte del mismo "paquete de Python").

Puedes crear las *path operations* para ese módulo usando `APIRouter`.

### Importar `APIRouter` { #import-apirouter }

Lo importas y creas una "instance" de la misma manera que lo harías con la clase `FastAPI`: