## Revisa el nombre de usuario { #check-the-username }

Aquí hay un ejemplo más completo.

Usa una dependencia para comprobar si el nombre de usuario y la contraseña son correctos.

Para esto, usa el módulo estándar de Python [`secrets`](https://docs.python.org/3/library/secrets.html) para verificar el nombre de usuario y la contraseña.

También puedes ver que muestra el **PID** de cada proceso, `27365` para el proceso padre (este es el **gestor de procesos**) y uno para cada worker process: `27368`, `27369`, `27370`, y `27367`.

## Conceptos de Despliegue { #deployment-concepts }

## OpenAPI condicional desde configuraciones y variables de entorno { #conditional-openapi-from-settings-and-env-vars }

Puedes usar fácilmente las mismas configuraciones de Pydantic para configurar tu OpenAPI generado y las interfaces de usuario de la documentación.

            extensionBlocksSummaryRenderer.renderTo(extensionDoc, summarySection);
        }

        if (!hasBlocks(classDoc)) {
            Element para = document.createElement("para");
            summarySection.appendChild(para);
            para.appendChild(document.createTextNode("No script blocks"));
        }
    }

    @Override
    public void renderDetailsTo(ClassDoc classDoc, Element parent) {

Y luego puedes establecer headers en ese objeto de response *temporal*.

{* ../../docs_src/response_headers/tutorial002_py310.py hl[1, 7:8] *}

Y luego puedes devolver cualquier objeto que necesites, como harías normalmente (un `dict`, un modelo de base de datos, etc).

Y si declaraste un `response_model`, aún se usará para filtrar y convertir el objeto que devolviste.

            "input": "plumbus"
        }
    ]
}
```

## Resumo { #summary }

Você pode utilizar **modelos Pydantic** para declarar **parâmetros de consulta** no **FastAPI**. 😎

/// tip | Dica

Alerta de spoiler: você também pode utilizar modelos Pydantic para declarar cookies e cabeçalhos, mas você irá ler sobre isso mais a frente no tutorial. 🤫

# Modelos de Parámetros de Header { #header-parameter-models }

Si tienes un grupo de **parámetros de header** relacionados, puedes crear un **modelo Pydantic** para declararlos.

Esto te permitirá **reutilizar el modelo** en **múltiples lugares** y también declarar validaciones y metadatos para todos los parámetros al mismo tiempo. 😎

/// note | Nota

Esto es compatible desde la versión `0.115.0` de FastAPI. 🤓

///

Se você possui um grupo de **parâmetros de cabeçalho** relacionados, você pode criar um **modelo do Pydantic** para declará-los.

Isso vai lhe permitir **reusar o modelo** em **múltiplos lugares** e também declarar validações e metadados para todos os parâmetros de uma vez. 😎

/// note | Nota

Isso é possível desde a versão `0.115.0` do FastAPI. 🤓

///

Y **tus usuarios** definen de alguna manera (por ejemplo en un panel web en algún lugar) el **URL** donde tu aplicación debería enviar esas requests.

Toda la **lógica** sobre cómo registrar los URLs para webhooks y el código para realmente enviar esas requests depende de ti. Lo escribes como quieras en **tu propio código**.

## Documentando webhooks con **FastAPI** y OpenAPI { #documenting-webhooks-with-fastapi-and-openapi }

Para configurarlos, pasa el argumento `swagger_ui_parameters` al crear el objeto de la app `FastAPI()` o a la función `get_swagger_ui_html()`.

`swagger_ui_parameters` recibe un diccionario con las configuraciones pasadas directamente a Swagger UI.

FastAPI convierte las configuraciones a **JSON** para hacerlas compatibles con JavaScript, ya que eso es lo que Swagger UI necesita.