```Python
class Cat:
    def __init__(self, name: str):
        self.name = name


fluffy = Cat(name="Mr Fluffy")
```

En este caso, `fluffy` es una instance de la clase `Cat`.

Y para crear `fluffy`, estás "llamando" a `Cat`.

Entonces, una clase en Python también es un **callable**.

Entonces, en **FastAPI**, podrías usar una clase de Python como una dependencia.

Debido a que es una excepción de Python, no la `return`, sino que la `raise`.

Le envías un token y te devuelve un usuario autenticado.

Este proveedor podría estar cobrándote por cada request, y llamarlo podría tomar más tiempo adicional que si tuvieras un usuario de prueba fijo para los tests.

Probablemente quieras probar el proveedor externo una vez, pero no necesariamente llamarlo para cada test que se realice.

///

/// 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.

Así que importas `Query`, que es una función. Y cuando la llamas, retorna una instance de una clase también llamada `Query`.

Estas funciones están allí (en lugar de usar simplemente las clases directamente) para que tu editor no marque errores sobre sus tipos.

```

</div>

El programa de línea de comandos llamado `fastapi` es **FastAPI CLI**.

FastAPI CLI toma el path de tu programa Python (por ejemplo, `main.py`), detecta automáticamente la `FastAPI` instance (comúnmente llamada `app`), determina el proceso de import correcto, y luego la sirve.

Para producción usarías `fastapi run` en su lugar. 🚀

Pero al seguir los pasos anteriores, podrá hacer algunas optimizaciones de rendimiento.

## Detalles Técnicos { #technical-details }

Las versiones modernas de Python tienen soporte para **"código asíncrono"** utilizando algo llamado **"coroutines"**, con la sintaxis **`async` y `await`**.

Veamos esa frase por partes en las secciones a continuación:

* **Código Asíncrono**
* **`async` y `await`**
* **Coroutines**

### Async Context Manager { #async-context-manager }

Si revisas, la función está decorada con un `@asynccontextmanager`.

Eso convierte a la función en algo llamado un "**async context manager**".

{* ../../docs_src/events/tutorial003_py39.py hl[1,13] *}

Por ejemplo, cuando escribes `python` en la terminal, el sistema operativo busca un programa llamado `python` en el **primer directorio** de esa lista.

Si lo encuentra, entonces lo **utilizará**. De lo contrario, continúa buscando en los **otros directorios**.

Por ejemplo, podrías crear un proyecto llamado `philosophers-stone`, este programa depende de otro paquete llamado **`harry`, usando la versión `1`**. Así que, necesitas instalar `harry`.

```mermaid
flowchart LR
    stone(philosophers-stone) -->|requires| harry-1[harry v1]
```

En Python 3.10 también hay una **nueva sintaxis** donde puedes poner los posibles tipos separados por una <abbr title='también llamado "operador OR a nivel de bits", pero ese significado no es relevante aquí'>barra vertical (`|`)</abbr>.

//// tab | Python 3.10+

```Python hl_lines="1"
{!> ../../docs_src/python_types/tutorial008b_py310.py!}
```