{* ../../docs_src/stream_data/tutorial001_py310.py ln[1:23] hl[20,23] *}

FastAPI entregará cada bloque de datos a `StreamingResponse` tal cual, no intentará convertirlo a JSON ni nada parecido.

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

Pero no puedes convertir del galimatías al password.

##### Por qué usar hashing de passwords { #why-use-password-hashing }

Si tu base de datos es robada, el ladrón no tendrá los passwords en texto plano de tus usuarios, solo los hashes.

Entonces, el ladrón no podrá intentar usar esos mismos passwords en otro sistema (como muchos usuarios usan el mismo password en todas partes, esto sería peligroso).

/// tip | Consejo

Esto probablemente no es tan importante o necesario si usas `Annotated`.

///

Supongamos que quieres declarar el parámetro de query `q` como un `str` requerido.

Y no necesitas declarar nada más para ese parámetro, así que realmente no necesitas usar `Query`.

Pero aún necesitas usar `Path` para el parámetro de path `item_id`. Y no quieres usar `Annotated` por alguna razón.

/// tip | Consejo

Nota que las funciones de prueba son `def` normales, no `async def`.

Y las llamadas al cliente también son llamadas normales, sin usar `await`.

Esto te permite usar `pytest` directamente sin complicaciones.

///

/// note | Detalles técnicos

También podrías usar `from starlette.testclient import TestClient`.

///

Si `bump-pydantic` no funciona para tu caso de uso, puedes usar la compatibilidad de modelos Pydantic v1 y v2 en la misma app para hacer la migración a Pydantic v2 de forma gradual.

Podrías primero actualizar Pydantic para usar la última versión 2, y cambiar los imports para usar `pydantic.v1` para todos tus modelos.

## 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`:

{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[19:22,26:27] *}

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

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

Então, você ainda pode precisar usar modelos Pydantic.

Mas se você tem um monte de dataclasses por aí, este é um truque legal para usá-las para alimentar uma API web usando FastAPI. 🤓

///

## Dataclasses em `response_model` { #dataclasses-in-response-model }

Você também pode usar `dataclasses` no parâmetro `response_model`:

```

////

//// tab | Python 3.10+ sin `Annotated`

/// tip | Consejo

Prefiere usar la versión `Annotated` si es posible.

///

```Python
commons: CommonQueryParams ...
```

////

...no tiene ningún significado especial para **FastAPI**. **FastAPI** no lo usará para la conversión de datos, validación, etc. (ya que está usando `Depends(CommonQueryParams)` para eso).

Usa base64 solo si definitivamente necesitas incluir datos binarios en JSON y no puedes usar archivos para eso.

## Pydantic `bytes` { #pydantic-bytes }

Esta es la que usan las dependencias anteriores.

Aquí es donde estamos usando el mismo esquema de OAuth2 que creamos antes, declarándolo como una dependencia: `oauth2_scheme`.

Porque esta función de dependencia no tiene ningún requisito de scope en sí, podemos usar `Depends` con `oauth2_scheme`, no tenemos que usar `Security` cuando no necesitamos especificar scopes de seguridad.