{* ../../docs_src/query_params/tutorial001_py310.py hl[9] *}

La query es el conjunto de pares clave-valor que van después del `?` en una URL, separados por caracteres `&`.

Por ejemplo, en la URL:

```
http://127.0.0.1:8000/items/?skip=0&limit=10
```

...los parámetros de query son:

También puedes declarar un cuerpo como un `dict` con claves de algún tipo y valores de algún otro tipo.

De esta manera, no tienes que saber de antemano cuáles son los nombres válidos de campo/atributo (como sería el caso con modelos Pydantic).

Esto sería útil si deseas recibir claves que aún no conoces.

---

Otro caso útil es cuando deseas tener claves de otro tipo (por ejemplo, `int`).

...Python tiene una sintaxis especial para eso.

Pasa `*`, como el primer parámetro de la función.

Python no hará nada con ese `*`, pero sabrá que todos los parámetros siguientes deben ser llamados como argumentos de palabras clave (parejas key-value), también conocidos como <abbr title="De: K-ey W-ord Arg-uments"><code>kwargs</code></abbr>. Incluso si no tienen un valor por defecto.

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial003_py310.py hl[7] *}

El primer cambio es que ahora estamos declarando el esquema de seguridad OAuth2 con dos scopes disponibles, `me` y `items`.

El parámetro `scopes` recibe un `dict` con cada scope como clave y la descripción como valor:

{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[63:66] *}

Como ahora estamos declarando esos scopes, aparecerán en la documentación de la API cuando inicies sesión/autorices.

Cuando hay una operación que requerirá esperar antes de dar los resultados y tiene soporte para estas nuevas funcionalidades de Python, puedes programarlo así:

```Python
burgers = await get_burgers(2)
```

Luego, el navegador verificaría que el response sea válido y encriptado con la clave criptográfica correcta, etc. Entonces **desencriptaría el response** y lo procesaría.

<img src="/img/deployment/https/https07.drawio.svg">

#### Un ítem aleatorio { #a-random-item }

Con `data.items()` obtenemos un <dfn title="Algo que podemos iterar con un for loop, como una list, set, etc.">objeto iterable</dfn> con tuplas que contienen la clave y el valor para cada elemento del diccionario.

Convertimos este objeto iterable en una `list` propiamente dicha con `list(data.items())`.

///

/// check | **FastAPI** lo usa para

Manejar todas las partes web centrales. Añadiendo funcionalidades encima.

La clase `FastAPI` en sí misma hereda directamente de la clase `Starlette`.

Por lo tanto, cualquier cosa que puedas hacer con Starlette, puedes hacerlo directamente con **FastAPI**, ya que es básicamente Starlette potenciado.

///

Para definir un `dict`, pasas 2 parámetros de tipo, separados por comas.

El primer parámetro de tipo es para las claves del `dict`.

El segundo parámetro de tipo es para los valores del `dict`:

{* ../../docs_src/python_types/tutorial008_py310.py hl[1] *}

Esto significa:

* La variable `prices` es un `dict`:
    * Las claves de este `dict` son del tipo `str` (digamos, el nombre de cada ítem).

---> 100%
```

</div>

### Crear el objeto `Settings` { #create-the-settings-object }

Importa `BaseSettings` de Pydantic y crea una sub-clase, muy similar a un modelo de Pydantic.

De la misma forma que con los modelos de Pydantic, declaras atributos de clase con anotaciones de tipos, y posiblemente, valores por defecto.