Na verdade, você não tem usuários que fazem login no seu aplicativo,...

Os exemplos aqui usam `.dict()` para compatibilidade com o Pydantic v1, mas você deve usar `.model_dump()` a partir do Pydantic v2.

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Isso gera um `dict` com apenas os dados definidos ao criar o modelo `item`, excluindo os valores padrão.

```Dockerfile
RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r /code/requirements.txt
```

El archivo con los requisitos de los paquetes **no cambiará con frecuencia**. Así que, al copiar solo ese archivo, Docker podrá **usar la caché** para ese paso.

E seus modelos de banco de dados podem usar qualquer outro nome que você desejar.

Mas para a *operação de rota* de login, precisamos usar esses nomes para serem compatíveis com a especificação (e poder, por exemplo, usar o sistema integrado de documentação da API).

A especificação também afirma que o `username` e a `password` devem ser enviados como dados de formulário (portanto, não há JSON aqui).

### `scope`

Pero hay varios casos en los que podrías beneficiarte de usar `UploadFile`.

## Parámetros de Archivo con `UploadFile`

Define un parámetro de archivo con un tipo de `UploadFile`:

{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_an_py39.py hl[14] *}

Usar `UploadFile` tiene varias ventajas sobre `bytes`:

* No tienes que usar `File()` en el valor por defecto del parámetro.
* Usa un archivo "spooled":

/// 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.

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/// note | Nota Técnica

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

/// tip | Consejo

Esto probablemente no es tan importante o necesario si usas `Annotated`.

///

Supongamos que quieres declarar el parámetro de query `q` como un `str` requerido.

Y no necesitas declarar nada más para ese parámetro, así que realmente no necesitas usar `Query`.

Pero aún necesitas usar `Path` para el parámetro de path `item_id`. Y no quieres usar `Annotated` por alguna razón.

Esta es la que usan las dependencias anteriores.

Aquí es donde estamos usando el mismo esquema de OAuth2 que creamos antes, declarándolo como una dependencia: `oauth2_scheme`.

Porque esta función de dependencia no tiene ningún requisito de scope en sí, podemos usar `Depends` con `oauth2_scheme`, no tenemos que usar `Security` cuando no necesitamos especificar scopes de seguridad.

```

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//// tab | Python 3.8+ sin `Annotated`

/// tip | Consejo

Prefiere usar la versión `Annotated` si es posible.

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```Python
commons: CommonQueryParams ...
```

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...no tiene ningún significado especial para **FastAPI**. **FastAPI** no lo usará para la conversión de datos, validación, etc. (ya que está usando `Depends(CommonQueryParams)` para eso).

En este caso, este `__call__` es lo que **FastAPI** usará para comprobar parámetros adicionales y sub-dependencias, y es lo que llamará para pasar un valor al parámetro en tu *path operation function* más adelante.

## Parametrizar la instance

Y ahora, podemos usar `__init__` para declarar los parámetros de la instance que podemos usar para "parametrizar" la dependencia: