Conversas no chat não são tão fáceis de serem encontrados quanto no GitHub, então questões e respostas podem se perder dentro da conversa. E apenas as que estão nas questões do GitHub contam para você se tornar um [Expert em FastAPI](fastapi-people.md#especialistas){.internal-link target=_blank}, então você receberá mais atenção nas questões do GitHub.

/// note | Observação

Tenha em mente que cada ferramenta oferece diferentes níveis de suporte ao OpenAPI.

Algumas delas não exibem todas as informações extras que declaramos, ainda que na maioria dos casos, esses recursos estão planejados para desenvolvimento.

///

Você pode adicionar um `title`:

{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial007.py hl[10] *}

E uma `description`:

{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[31] *}

Ten en cuenta que declaramos el tipo de `current_user` como el modelo de Pydantic `User`.

Esto nos ayudará dentro de la función con todo el autocompletado y chequeo de tipos.

/// tip | Consejo

Tal vez recuerdes que los cuerpos de request también se declaran con modelos de Pydantic.

{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial002_an_py310.py ln[7:9] hl[7:9] *}

#### `Hero` - o *modelo de tabela*

Em seguida, vamos criar `Hero`, o verdadeiro *modelo de tabela*, com os **campos extras** que nem sempre estão nos outros modelos:

* `id`
* `secret_name`

Como `Hero` herda de `HeroBase`, ele **também** tem os **campos** declarados em `HeroBase`, então todos os campos para `Hero` são:

* `id`
* `name`
* `age`

## Úsalo

Ahora puedes declarar tu dependencia usando esta clase.

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial002_an_py310.py hl[19] *}

**FastAPI** llama a la clase `CommonQueryParams`. Esto crea una "instance" de esa clase y la instance será pasada como el parámetro `commons` a tu función.

## Anotación de tipos vs `Depends`

Nota cómo escribimos `CommonQueryParams` dos veces en el código anterior:

Por lo tanto, el ladrón no podrá intentar usar esa contraseña en otro sistema (como muchos usuarios usan la misma contraseña en todas partes, esto sería peligroso).

## Instalar `passlib`

PassLib es un gran paquete de Python para manejar hashes de contraseñas.

Soporta muchos algoritmos de hashing seguros y utilidades para trabajar con ellos.

      "input": null
    }
  ]
}
```

Como `needy` es un parámetro requerido, necesitarías establecerlo en la URL:

```
http://127.0.0.1:8000/items/foo-item?needy=sooooneedy
```

...esto funcionaría:

```JSON
{
    "item_id": "foo-item",
    "needy": "sooooneedy"
}
```

/// 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`.

Para lograr esto, el backend `:80` debe tener una lista de "orígenes permitidos".

En este caso, la lista tendría que incluir `http://localhost:8080` para que el frontend `:8080` funcione correctamente.

## Comodines

/// tip | Dica

O contexto do PassLib também possui funcionalidades para usar diferentes algoritmos de hashing, incluindo algoritmos antigos que estão obsoletos, apenas para permitir verificá-los, etc.

Por exemplo, você poderia usá-lo para ler e verificar senhas geradas por outro sistema (como Django), mas criar o hash de novas senhas com um algoritmo diferente, como o Bcrypt.