#### El tiempo de respuesta ayuda a los atacantes

En ese punto, al notar que el servidor tardó algunos microsegundos más en enviar el response "Nombre de usuario o contraseña incorrectos", los atacantes sabrán que acertaron en _algo_, algunas de las letras iniciales eran correctas.

Y luego pueden intentar de nuevo sabiendo que probablemente es algo más similar a `stanleyjobsox` que a `johndoe`.

Puedes usar las mismas *funciones* de dependencia que usas normalmente.

### Requisitos de dependencia

Pueden declarar requisitos de request (como headers) u otras sub-dependencias:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py39.py hl[8,13] *}

### Lanzar excepciones

Estas dependencias pueden `raise` excepciones, igual que las dependencias normales:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py39.py hl[10,15] *}

Puedes usar herramientas simples como `htop` para ver la CPU y RAM utilizadas en tu servidor o la cantidad utilizada por cada proceso. O puedes usar herramientas de monitoreo más complejas, que pueden estar distribuidas a través de servidores, etc.

## Resumen

Luke Daley <******@****.***> <Luke Daley@.(none)>
Luke Daley <******@****.***> <******@****.***>
Luke Daley <******@****.***> <luke@trajan.(none)>
Lóránt Pintér <******@****.***>
Lóránt Pintér <******@****.***> <lorant.pinter@gmail.com>
Lóránt Pintér <******@****.***> <lorant.pinter@prezi.com>
Marcin Erdmann <******@****.***> <******@****.***>
Marco Vermeulen <******@****.***> <******@****.***>

Je hoeft niet langer de verkeerde keys in te typen, op en neer te gaan tussen de documentatie, of heen en weer te scrollen om te checken of je `username` of toch `user_name` had gebruikt.

### Kort

**FastAPI** se asegurará de que el "código de salida" en cada dependencia con `yield` se ejecute en el orden correcto.

Por ejemplo, `dependency_c` puede tener una dependencia de `dependency_b`, y `dependency_b` de `dependency_a`:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008_an_py39.py hl[6,14,22] *}

Y todas ellas pueden usar `yield`.

Esto funciona de la misma manera que con los modelos de Pydantic. Y en realidad se logra de la misma manera internamente, utilizando Pydantic.

/// info | Información

Ten en cuenta que los dataclasses no pueden hacer todo lo que los modelos de Pydantic pueden hacer.

Así que, podrías necesitar seguir usando modelos de Pydantic.

Pero si tienes un montón de dataclasses por ahí, este es un buen truco para usarlos para potenciar una API web usando FastAPI. 🤓

///

### Was ist „Mounten“?

„Mounten“ bedeutet das Hinzufügen einer vollständigen „unabhängigen“ Anwendung an einem bestimmten Pfad, die sich dann um die Handhabung aller Unterpfade kümmert.

## `fastapi`-Version pinnen

Als Erstes sollten Sie die Version von **FastAPI**, die Sie verwenden, an die höchste Version „pinnen“, von der Sie wissen, dass sie für Ihre Anwendung korrekt funktioniert.

Angenommen, Sie verwenden in Ihrer Anwendung die Version `0.45.0`.

Und dann mounten Sie das auf einem Pfad.

{* ../../docs_src/wsgi/tutorial001.py hl[2:3,23] *}

## Es ansehen

Jetzt wird jede Anfrage unter dem Pfad `/v1/` von der Flask-Anwendung verarbeitet.

Und der Rest wird von **FastAPI** gehandhabt.