Por ejemplo, ampliando el modelo anterior, podrías decidir que deseas tener otra clave `importance` en el mismo cuerpo, además de `item` y `user`.

Si lo declaras tal cual, debido a que es un valor singular, **FastAPI** asumirá que es un parámetro de query.

Pero puedes instruir a **FastAPI** para que lo trate como otra clave del cuerpo usando `Body`:

{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial003_an_py310.py hl[23] *}

## Crear un modelo de usuario { #create-a-user-model }

Primero, vamos a crear un modelo de usuario con Pydantic.

De la misma manera que usamos Pydantic para declarar cuerpos, podemos usarlo en cualquier otra parte:

{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[5,12:6] *}

## Crear una dependencia `get_current_user` { #create-a-get-current-user-dependency }

Vamos a crear una dependencia `get_current_user`.

Esto es muy útil cuando necesitas:

* Tener lógica compartida (la misma lógica de código una y otra vez).
* Compartir conexiones a bases de datos.
* Imponer seguridad, autenticación, requisitos de roles, etc.
* Y muchas otras cosas...

Todo esto, mientras minimizas la repetición de código.

## Primeros Pasos { #first-steps }

Desde antes de que **JSON Schema** soportara `examples`, OpenAPI tenía soporte para un campo diferente también llamado `examples`.

Estos `examples` específicos de **OpenAPI** van en otra sección en la especificación de OpenAPI. Van en los **detalles para cada *path operation***, no dentro de cada JSON Schema.

///

/// info | Información

Para declarar headers, necesitas usar `Header`, porque de otra forma los parámetros serían interpretados como parámetros de query.

///

## Conversión automática { #automatic-conversion }

Para sobrescribir una dependencia para las pruebas, colocas como clave la dependencia original (una función), y como valor, tu dependencia para sobreescribir (otra función).

Y entonces **FastAPI** llamará a esa dependencia para sobreescribir en lugar de la dependencia original.

{* ../../docs_src/dependency_testing/tutorial001_an_py310.py hl[26:27,30] *}

/// tip | Consejo

estado evitando la creación de un nuevo framework durante varios años. Primero traté de resolver todas las funcionalidades cubiertas por **FastAPI** usando varios frameworks, plug-ins y herramientas diferentes.

Pero en algún momento, no había otra opción que crear algo que proporcionara todas estas funcionalidades, tomando las mejores ideas de herramientas anteriores y combinándolas de la mejor manera posible, usando funcionalidades del lenguaje que ni siquiera estaban disponibles antes (anotaciones...

{* ../../docs_src/sub_applications/tutorial001_py310.py hl[3, 6:8] *}

### Sub-aplicación { #sub-application }

Luego, crea tu sub-aplicación, y sus *path operations*.

Esta sub-aplicación es solo otra aplicación estándar de FastAPI, pero es la que se "montará":

{* ../../docs_src/sub_applications/tutorial001_py310.py hl[11, 14:16] *}

### Montar la sub-aplicación { #mount-the-sub-application }

* El frontend almacena temporalmente ese token en algún lugar.
* El usuario hace clic en el frontend para ir a otra sección de la aplicación web frontend.
* El frontend necesita obtener más datos de la API.
    * Pero necesita autenticación para ese endpoint específico.

    * Si no usabas FastAPI y utilizabas Starlette directamente (u otra herramienta, como Sanic, Flask, Responder, etc.) tendrías que implementar toda la validación y serialización de datos por ti mismo. Entonces, tu aplicación final aún tendría la misma carga que si hubiera sido construida usando FastAPI. Y en muchos...