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/// info | Información

Para declarar cookies, necesitas usar `Cookie`, porque de lo contrario los parámetros serían interpretados como parámetros de query.

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/// info | Información

Ten en cuenta que, como **los navegadores manejan las cookies** de formas especiales y por detrás, **no** permiten fácilmente que **JavaScript** las toque.

Así que puedes declarar tu función como:

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial002_py39.py hl[7] *}

Pero ten en cuenta que si usas `Annotated`, no tendrás este problema, no importará ya que no estás usando los valores por defecto de los parámetros de la función para `Query()` o `Path()`.

  // Use, run, and verify
  TF_Operation* two = ScalarConst(2, host_graph_, s_, "two");
  TF_Operation* ten = ScalarConst(10, host_graph_, s_, "ten");
  TF_Operation* func_feed = Placeholder(host_graph_, s_);
  TF_Operation* func_op = Use({two, ten, func_feed});
  Run({{func_feed, Int32Tensor(3)}}, func_op, 2 + 10 + 3);
  VerifyFDef({"add1", "add2_0"}, M({{"feed1"}, {"feed2"}, {"feed3"}}),

## Inyectar al usuario actual { #inject-the-current-user }

Entonces ahora podemos usar el mismo `Depends` con nuestro `get_current_user` en la *path operation*:

{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[31] *}

Ten en cuenta que declaramos el tipo de `current_user` como el modelo de Pydantic `User`.

Esto nos ayudará dentro de la función con todo el autocompletado y chequeo de tipos.

/// tip | Consejo

* documentación de datos, etc.

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.

on 16 drive MinIO deployment. If you use eight data and eight parity drives, the file space usage will be approximately twice, i.e. 100 MiB
file will take 200 MiB space. But, if you use ten data and six parity drives, same 100 MiB file takes around 160 MiB. If you use 14 data and
two parity drives, 100 MiB file takes only approximately 114 MiB.

{* ../../docs_src/header_params/tutorial002_an_py310.py hl[10] *}

/// warning | Advertencia

Antes de establecer `convert_underscores` a `False`, ten en cuenta que algunos proxies y servidores HTTP no permiten el uso de headers con guiones bajos.

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## Headers duplicados { #duplicate-headers }

Luego establece Cookies en ella, y luego devuélvela:

{* ../../docs_src/response_cookies/tutorial001_py39.py hl[10:12] *}

/// tip | Consejo

Ten en cuenta que si devuelves un response directamente en lugar de usar el parámetro `Response`, FastAPI lo devolverá directamente.

{* ../../docs_src/header_param_models/tutorial003_an_py310.py hl[19] *}

/// warning | Advertencia

Antes de establecer `convert_underscores` a `False`, ten en cuenta que algunos proxies y servidores HTTP no permiten el uso de headers con guiones bajos.

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## Resumen { #summary }

{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial002_an_py310.py hl[2,5,15] *}

/// warning | Advertencia

Ten en cuenta que, como el equipo de Pydantic ya no da soporte a Pydantic v1 en versiones recientes de Python, empezando por Python 3.14, usar `pydantic.v1` tampoco está soportado en Python 3.14 y superiores.

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