Como `/users/me`, imaginemos que es para obtener datos sobre el usuario actual.

Y luego también puedes tener un path `/users/{user_id}` para obtener datos sobre un usuario específico por algún ID de usuario.

Debido a que las *path operations* se evalúan en orden, necesitas asegurarte de que el path para `/users/me` se declara antes que el de `/users/{user_id}`:

Eso es lo que pasaría a una aplicación de terceros que intentara acceder a una de estas *path operations* con un token proporcionado por un usuario, dependiendo de cuántos permisos el usuario otorgó a la aplicación.

## Acerca de las integraciones de terceros { #about-third-party-integrations }

En este ejemplo estamos usando el flujo de OAuth2 "password".

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## Responses JSON { #json-responses }

Por defecto FastAPI devuelve responses JSON.

Si declaras un [Response Model](../tutorial/response-model.md) FastAPI lo usará para serializar los datos a JSON, usando Pydantic.

Si no declaras un response model, FastAPI usará el `jsonable_encoder` explicado en [Codificador Compatible con JSON](../tutorial/encoder.md) y lo pondrá en un `JSONResponse`.

{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial001_an_py310.py ln[14:18] hl[14:15,17:18] *}

Usar `check_same_thread=False` permite a FastAPI usar la misma base de datos SQLite en diferentes hilos. Esto es necesario ya que **una sola request** podría usar **más de un hilo** (por ejemplo, en dependencias).

## OAuth2 { #oauth2 }

OAuth2 es una especificación que define varias maneras de manejar la autenticación y autorización.

Es una especificación bastante extensa y cubre varios casos de uso complejos.

Incluye formas de autenticarse usando un "tercero".

}
```

### Usuario inactivo { #inactive-user }

Ahora prueba con un usuario inactivo, autentícate con:

Usuario: `alice`

Contraseña: `secret2`

Y trata de usar la operación `GET` con la path `/users/me`.

Obtendrás un error de "Usuario inactivo", como:

```JSON
{
  "detail": "Inactive user"
}
```

## Recapitulación { #recap }

Dessa forma, você pode adicionar anotações de tipo corretas às suas funções, mesmo quando estiver retornando um tipo diferente do modelo de resposta, para ser usado pelo editor e ferramentas como mypy. E ainda assim você pode fazer com que o FastAPI faça a validação de dados, documentação, etc. usando o `response_model`.

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. 🤓

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

También puedes usar `dataclasses` en el parámetro `response_model`:

Você pode enviar (e receber) muitas mensagens:

<img src="/img/tutorial/websockets/image04.png">

E todas elas usarão a mesma conexão WebSocket.

## Usando `Depends` e outros { #using-depends-and-others }

Nos endpoints WebSocket você pode importar do `fastapi` e usar:

* `Depends`
* `Security`
* `Cookie`
* `Header`
* `Path`
* `Query`

También puedes declarar un response usando un `dict` arbitrario plano, declarando solo el tipo de las claves y valores, sin usar un modelo Pydantic.

Esto es útil si no conoces los nombres de los campos/atributos válidos (que serían necesarios para un modelo Pydantic) de antemano.

En este caso, puedes usar `dict`:

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial005_py310.py hl[6] *}