# Sub-dependencias

Puedes crear dependencias que tengan **sub-dependencias**.

Pueden ser tan **profundas** como necesites.

**FastAPI** se encargará de resolverlas.

## Primera dependencia "dependable"

Podrías crear una primera dependencia ("dependable") así:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[8:9] *}

Declara un parámetro de query opcional `q` como un `str`, y luego simplemente lo devuelve.

Así que, el parámetro de path será extraído, validado, convertido al tipo especificado y anotado con OpenAPI.

De la misma manera, puedes declarar cualquier otro parámetro como normalmente, y adicionalmente, obtener también el `Request`.

///

## Documentación de `Request`

        .testForwarding(
            Queue.class,
            new Function<Queue, Queue>() {
              @Override
              public Queue apply(Queue delegate) {
                return wrap(delegate);
              }
            });
  }

  private static <T> Queue<T> wrap(Queue<T> delegate) {
    return new ForwardingQueue<T>() {
      @Override
      protected Queue<T> delegate() {
        return delegate;

Usando una imagen de contenedor pre-hecha es muy fácil **combinar** y utilizar diferentes herramientas. Por ejemplo, para probar una nueva base de datos. En la mayoría de los casos, puedes usar las **imágenes oficiales**, y simplemente configurarlas con variables de entorno.

De esta manera, en muchos casos puedes aprender sobre contenedores y Docker y reutilizar ese conocimiento con muchas herramientas y componentes diferentes.

 * index names, shard counts, and replica counts for queue, data, and filter indices.
 */
public class FessCrawlerConfig extends OpenSearchCrawlerConfig {

    /**
     * Default constructor.
     */
    public FessCrawlerConfig() {
        super();
    }

    /**
     * Gets the name of the queue index for the crawler.
     *
     * @return the queue index name
     */
    @Override

  @CanIgnoreReturnValue
  public static Set<Feature<?>> addImpliedFeatures(Set<Feature<?>> features) {
    Queue<Feature<?>> queue = new ArrayDeque<>(features);
    while (!queue.isEmpty()) {
      Feature<?> feature = queue.remove();
      for (Feature<?> implied : feature.getImpliedFeatures()) {
        if (features.add(implied)) {
          queue.add(implied);
        }
      }
    }
    return features;
  }

  /**

                }
            }
        }
        return OptionalEntity.empty();
    }

    /**
     * Processes the search log queue.
     *
     * @param queue The search log queue.
     */
    protected void processSearchLogQueue(final Queue<SearchLog> queue) {
        final FessConfig fessConfig = ComponentUtil.getFessConfig();
        final String value = fessConfig.getPurgeByBots();
        String[] botNames;

import java.lang.reflect.Method;
import java.util.ArrayDeque;
import java.util.Collection;
import java.util.LinkedList;
import java.util.PriorityQueue;
import java.util.Queue;
import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.ConcurrentLinkedQueue;
import java.util.concurrent.LinkedBlockingDeque;
import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;

/// tip | Consejo

Solo necesitas hacer esto **una vez por proyecto**, no cada vez que trabajas.

///

//// tab | `venv`

Para crear un entorno virtual, puedes usar el módulo `venv` que viene con Python.

<div class="termy">

```console
$ python -m venv .venv
```

</div>

/// details | Qué significa ese comando

```

Los valores de los parámetros en tu función serán:

* `skip=20`: porque lo configuraste en la URL
* `limit=10`: porque ese era el valor por defecto

## Parámetros opcionales

De la misma manera, puedes declarar parámetros de query opcionales, estableciendo su valor por defecto en `None`:

{* ../../docs_src/query_params/tutorial002_py310.py hl[7] *}

/// check | Revisa