/// tip | Dica

Você pode aprender mais sobre isso na [documentação de deployment](deployment/index.md){.internal-link target=_blank}.

El `name="static"` le da un nombre que puede ser utilizado internamente por **FastAPI**.

Todos estos parámetros pueden ser diferentes a "`static`", ajústalos según las necesidades y detalles específicos de tu propia aplicación.

## Más info { #more-info }

	if err != nil {
		metricsLogIf(ctx, err)
	} else if startTime > 0 {
		m.Set(processStartTimeSeconds, float64(startTime))
	}
}

func loadProcIOMetrics(ctx context.Context, io procfs.ProcIO, m MetricValues) {
	if io.RChar > 0 {
		m.Set(processIORCharBytes, float64(io.RChar))
	}

	if io.ReadBytes > 0 {
		m.Set(processIOReadBytes, float64(io.ReadBytes))
	}

	if io.WChar > 0 {

```

////

O **FastAPI** nos fornece um atalho para esses casos, onde a dependência é *especificamente* uma classe que o **FastAPI** irá "chamar" para criar uma instância da própria classe.

Para esses casos específicos, você pode fazer o seguinte:

Em vez de escrever:

//// tab | Python 3.9+

```Python
commons: Annotated[CommonQueryParams, Depends(CommonQueryParams)]
```

Depois é só fazer o mesmo nos seus testes.

Por exemplo:

* Para passar um parâmetro *path* ou *query*, adicione-o à própria URL.
* Para passar um corpo JSON, passe um objeto Python (por exemplo, um `dict`) para o parâmetro `json`.
* Se você precisar enviar *Dados de Formulário* em vez de JSON, use o parâmetro `data`.

Ainsi, vous pouvez simplement laisser **FastAPI** utiliser la bonne version de Starlette.

## À propos de Pydantic

Pydantic inclut des tests pour **FastAPI** avec ses propres tests, ainsi les nouvelles versions de Pydantic (au-dessus
de `1.0.0`) sont toujours compatibles avec **FastAPI**.

Vous pouvez épingler Pydantic à toute version supérieure à `1.0.0` qui fonctionne pour vous et inférieure à `2.0.0`.

User: `johndoe`

Password: `secret`

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

Após autenticar no sistema, você verá assim:

<img src="/img/tutorial/security/image05.png">

### Obtenha seus próprios dados de usuário { #get-your-own-user-data }

Agora use a operação `GET` com o caminho `/users/me`.

Você obterá os dados do seu usuário, como:

```JSON
{
  "username": "johndoe",

* `swagger_js_url`: la URL donde el HTML para tu documentación de Swagger UI puede obtener el archivo **JavaScript**. **Este es el que tu propia aplicación está sirviendo ahora**.
* `swagger_css_url`: la URL donde el HTML para tu documentación de Swagger UI puede obtener el archivo **CSS**. **Este es el que tu propia aplicación está sirviendo ahora**.

Y de manera similar para ReDoc...

Por lo tanto, podrías añadir datos adicionales al esquema generado automáticamente.

Por ejemplo, podrías decidir leer y validar el request con tu propio código, sin usar las funcionalidades automáticas de FastAPI con Pydantic, pero aún podrías querer definir el request en el esquema de OpenAPI.

Podrías hacer eso con `openapi_extra`:

## Segunda dependencia, "dependable" y "dependant" { #second-dependency-dependable-and-dependant }

Luego puedes crear otra función de dependencia (un "dependable") que al mismo tiempo declare una dependencia propia (por lo que también es un "dependant"):

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[13] *}

Centrémonos en los parámetros declarados: