query_or_cookie_extractor(["query_or_cookie_extractor"])

read_query["/items/"]

query_extractor --> query_or_cookie_extractor --> read_query
```

## Usando la misma dependencia múltiples veces { #using-the-same-dependency-multiple-times }

Si una de tus dependencias se declara varias veces para la misma *path operation*, por ejemplo, múltiples dependencias tienen una sub-dependencia común, **FastAPI** sabrá llamar a esa sub-dependencia solo una vez por request.

Vamos a crear una dependencia `get_current_user`.

¿Recuerdas que las dependencias pueden tener sub-dependencias?

`get_current_user` tendrá una dependencia con el mismo `oauth2_scheme` que creamos antes.

De la misma manera que estábamos haciendo antes en la *path operation* directamente, nuestra nueva dependencia `get_current_user` recibirá un `token` como un `str` de la sub-dependencia `oauth2_scheme`:

# Body - Campos { #body-fields }

De la misma manera que puedes declarar validaciones adicionales y metadatos en los parámetros de las *path operation function* con `Query`, `Path` y `Body`, puedes declarar validaciones y metadatos dentro de los modelos de Pydantic usando `Field` de Pydantic.

## Importar `Field` { #import-field }

Primero, tienes que importarlo:

{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[4] *}

/// warning | Advertencia

    * Entonces, al usar FastAPI estás ahorrando tiempo de desarrollo, bugs, líneas de código, y probablemente obtendrías el mismo rendimiento (o mejor) que si no lo usaras (ya que tendrías que implementarlo...

something(some_argument, some_keyword_argument="foo")
```

entonces es un "callable".

## Clases como dependencias { #classes-as-dependencies_1 }

Puedes notar que para crear una instance de una clase en Python, utilizas esa misma sintaxis.

Por ejemplo:

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


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

///

## Sobrescribir los valores por defecto { #overriding-the-defaults }

Usando la información anterior, puedes usar la misma función de utilidad para generar el esquema de OpenAPI y sobrescribir cada parte que necesites.

### *path operation functions* no async { #non-async-path-operation-functions }

También puedes usar funciones `def` normales (sin `async`) y usar `yield` de la misma manera.

{* ../../docs_src/stream_data/tutorial001_py310.py ln[26:29] hl[27] *}

### Sin anotación { #no-annotation }

Realmente no necesitas declarar la anotación de tipo de retorno para transmitir datos binarios.

    }
  ]
}
```

porque el parámetro de path `item_id` tenía un valor de `"foo"`, que no es un `int`.

El mismo error aparecería si proporcionaras un `float` en lugar de un `int`, como en: [http://127.0.0.1:8000/items/4.2](http://127.0.0.1:8000/items/4.2)

/// check | Revisa

Entonces, con la misma declaración de tipo de Python, **FastAPI** te ofrece validación de datos.

Podrías **desplegar un servidor** tú mismo utilizando una combinación de herramientas, podrías usar un **servicio en la nube** que hace parte del trabajo por ti, u otras opciones posibles.

Por ejemplo, nosotros, el equipo detrás de FastAPI, construimos [**FastAPI Cloud**](https://fastapicloud.com), para hacer que desplegar aplicaciones de FastAPI en la nube sea lo más ágil posible, con la misma experiencia de desarrollador de trabajar con FastAPI.

Después de eso, toda la lógica de procesamiento es la misma.

Pero debido a nuestros cambios en `GzipRequest.body`, el request body se descomprimirá automáticamente cuando sea cargado por **FastAPI** si es necesario.

## Accediendo al request body en un manejador de excepciones { #accessing-the-request-body-in-an-exception-handler }

/// tip | Consejo