)
```

O más exactamente, usando `user_dict` directamente, con cualquier contenido que pueda tener en el futuro:

```Python
UserInDB(
    username = user_dict["username"],
    password = user_dict["password"],
    email = user_dict["email"],
    full_name = user_dict["full_name"],
)
```

#### Un modelo Pydantic a partir del contenido de otro { #a-pydantic-model-from-the-contents-of-another }

Ele terá a propriedade `scopes` com uma lista contendo todos os escopos requeridos por ele e todas as dependências que utilizam ele como uma subdependência. Isso significa, todos  os "dependentes"... pode soar meio confuso, e isso será explicado novamente mais adiante.

O objeto `security_scopes` (da classe `SecurityScopes`) também oferece um atributo `scope_str` com uma única string, contendo os escopos separados por espaços (nós vamos utilizar isso).

`0.0.0.0`, lo que significa todas las direcciones IP disponibles, de esta manera será accesible públicamente por cualquiera que pueda comunicarse con la máquina. Esta es la manera en la que normalmente lo ejecutarías en producción, por ejemplo, en un contenedor.

En la mayoría de los casos tendrías (y deberías) tener un "proxy de terminación" manejando HTTPS por ti, esto dependerá de cómo despliegues tu aplicación, tu proveedor podría hacer esto por ti, o podrías necesitar configurarlo tú mismo....

Imaginemos que queremos tener una dependencia que revise si el parámetro de query `q` contiene algún contenido fijo.

Pero queremos poder parametrizar ese contenido fijo.

## Una *instance* "callable" { #a-callable-instance }

En Python hay una forma de hacer que una instance de una clase sea un "callable".

Simplemente devuelve un response JSON con el resultado del método `.openapi()` de la aplicación.

Por defecto, lo que hace el método `.openapi()` es revisar la propiedad `.openapi_schema` para ver si tiene contenido y devolverlo.

Si no lo tiene, lo genera usando la función de utilidad en `fastapi.openapi.utils.get_openapi`.

Y esa función `get_openapi()` recibe como parámetros:

* La API verifica ese `username` y `password`, y responde con un "token" (no hemos implementado nada de esto aún).
    * Un "token" es solo un string con algún contenido que podemos usar luego para verificar a este usuario.
    * Normalmente, un token se establece para que expire después de algún tiempo.
        * Así que, el usuario tendrá que volver a iniciar sesión más adelante.

/// note | Nota

Tenha em mente que, neste caso, o FastAPI não verificará o conteúdo da lista.

Por exemplo, `list[int]` verificaria (e documentaria) que os conteúdos da lista são inteiros. Mas `list` sozinho não.

///

## Declare mais metadados { #declare-more-metadata }

Você pode adicionar mais informações sobre o parâmetro.

{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial013_an_py39.py hl[9] *}

/// note | Nota

Ten en cuenta que en este caso, FastAPI no comprobará el contenido de la lista.

Por ejemplo, `list[int]` comprobaría (y documentaría) que el contenido de la lista son enteros. Pero `list` sola no lo haría.

///

## Declarar más metadatos { #declare-more-metadata }

Puedes agregar más información sobre el parámetro.

    * Otro ejemplo sería `201`, "Created". Comúnmente se usa después de crear un nuevo registro en la base de datos.
    * Un caso especial es `204`, "No Content". Este response se usa cuando no hay contenido para devolver al cliente, por lo tanto, el response no debe tener un body.
* **`300 - 399`** son para "Redirección". Los responses con estos códigos de estado pueden o no tener un body, excepto `304`, "Not Modified", que no debe tener uno.

En particular, cuando corras en **Kubernetes** probablemente **no** querrás usar workers y en cambio correr **un solo proceso de Uvicorn por contenedor**, pero te contaré sobre eso más adelante en ese capítulo.

///

## Múltiples Workers { #multiple-workers }

Puedes iniciar múltiples workers con la opción de línea de comando `--workers`:

//// tab | `fastapi`