{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[25] *}

## Obtener el usuario { #get-the-user }

`get_current_user` usará una función de utilidad (falsa) que creamos, que toma un token como un `str` y devuelve nuestro modelo de Pydantic `User`:

* busca el módulo `dependencies` (un archivo imaginario en `app/routers/dependencies.py`)...
* y de él, importa la función `get_token_header`.

Pero ese archivo no existe, nuestras dependencias están en un archivo en `app/dependencies.py`.

Recuerda cómo se ve nuestra estructura de aplicación/archivo:

<img src="/img/tutorial/bigger-applications/package.drawio.svg">

---

Los dos puntos `..`, como en:

```Python

Pero haciendo eso, en algunos minutos u horas, los atacantes habrían adivinado el nombre de usuario y la contraseña correctos, con la "ayuda" de nuestra aplicación, solo usando el tiempo tomado para responder.

#### Arréglalo con `secrets.compare_digest()` { #fix-it-with-secrets-compare-digest }

Pero en nuestro código estamos usando realmente `secrets.compare_digest()`.

API de Python para producción, altamente recomendaría **FastAPI**. Está **hermosamente diseñado**, es **simple de usar** y **altamente escalable**, se ha convertido en un **componente clave** en nuestra estrategia de desarrollo API primero y está impulsando muchas automatizaciones y servicios como nuestro Ingeniero Virtual TAC._"

<div style="text-align: right; margin-right: 10%;">Deon Pillsbury - <strong>Cisco</strong> <a href="https://www.linkedin.com/posts/deonpillsbury_cisco-cx-pyth...

/// info | Información

Un token "bearer" no es la única opción.

Pero es la mejor para nuestro caso de uso.

Y podría ser la mejor para la mayoría de los casos de uso, a menos que seas un experto en OAuth2 y sepas exactamente por qué hay otra opción que se adapta mejor a tus necesidades.

En este caso, **FastAPI** nunca tocará ni se preocupará por `__init__`, lo usaremos directamente en nuestro código.

## Crear una instance { #create-an-instance }

Podríamos crear una instance de esta clase con:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py39.py hl[18] *}

Y de esa manera podemos "parametrizar" nuestra dependencia, que ahora tiene `"bar"` dentro de ella, como el atributo `checker.fixed_content`.

## Acerca de las integraciones de terceros { #about-third-party-integrations }

En este ejemplo estamos usando el flujo de OAuth2 "password".

Esto es apropiado cuando estamos iniciando sesión en nuestra propia aplicación, probablemente con nuestro propio frontend.

Porque podemos confiar en ella para recibir el `username` y `password`, ya que la controlamos.

Lo pones encima de una función. Como un bonito sombrero decorativo (supongo que de ahí viene el término).

Un "decorador" toma la función de abajo y hace algo con ella.

En nuestro caso, este decorador le dice a **FastAPI** que la función de abajo corresponde al **path** `/` con una **operation** `get`.

Es el "**path operation decorator**".

///

También puedes usar las otras operaciones:

En nuestro ejemplo de código arriba, no lo usamos directamente, pero se lo pasamos a FastAPI para que lo use.

El parámetro `lifespan` de la app de `FastAPI` toma un **async context manager**, por lo que podemos pasar nuestro nuevo `lifespan` async context manager a él.

{* ../../docs_src/events/tutorial003_py39.py hl[22] *}

```Python
my_list: list[str]
```

Eso es toda la sintaxis estándar de Python para declaraciones de tipo.

Usa esa misma sintaxis estándar para atributos de modelos con tipos internos.

Así, en nuestro ejemplo, podemos hacer que `tags` sea específicamente una "lista de strings":

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial002_py310.py hl[12] *}

## Tipos de conjunto { #set-types }