* `allow_origins` - Una lista de orígenes que deberían estar permitidos para hacer requests cross-origin. Por ejemplo, `['https://example.org', 'https://www.example.org']`. Puedes usar `['*']` para permitir cualquier origen.
* `allow_origin_regex` - Una cadena regex para coincidir con orígenes que deberían estar permitidos para hacer requests cross-origin. por ejemplo, `'https://.*\.example\.org'`.

{* ../../docs_src/path_params/tutorial001_py310.py hl[6:7] *}

El valor del parámetro de path `item_id` se pasará a tu función como el argumento `item_id`.

Así que, si ejecutas este ejemplo y vas a [http://127.0.0.1:8000/items/foo](http://127.0.0.1:8000/items/foo), verás un response de:

```JSON
{"item_id":"foo"}
```

## Parámetros de path con tipos { #path-parameters-with-types }

## Cómo se ve { #how-it-looks }

Primero solo usemos el código y veamos cómo funciona, y luego volveremos para entender qué está sucediendo.

## Crea `main.py` { #create-main-py }

Copia el ejemplo en un archivo `main.py`:

{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py310.py *}

## Ejecútalo { #run-it }

/// info | Información

### Casos de uso: servicio externo { #use-cases-external-service }

Un ejemplo podría ser que tienes un proveedor de autenticación externo al que necesitas llamar.

Le envías un token y te devuelve un usuario autenticado.

También puede ayudar a evitar confusiones para nuevos desarrolladores que vean un parámetro no usado en tu código y puedan pensar que es innecesario.

///

/// info | Información

En este ejemplo usamos headers personalizados inventados `X-Key` y `X-Token`.

Pero en casos reales, al implementar seguridad, obtendrías más beneficios usando las [Utilidades de Seguridad integradas (el próximo capítulo)](../security/index.md).

Puedes definir esos casos usando una lista en la declaración del tipo.

Recibirás todos los valores del header duplicado como una `list` de Python.

Por ejemplo, para declarar un header de `X-Token` que puede aparecer más de una vez, puedes escribir:

{* ../../docs_src/header_params/tutorial003_an_py310.py hl[9] *}

Si te comunicas con esa *path operation* enviando dos headers HTTP como:

/// tip | Consejo

Ten en cuenta que si devuelves un response directamente en lugar de usar el parámetro `Response`, FastAPI lo devolverá directamente.

Así que tendrás que asegurarte de que tus datos son del tipo correcto. Por ejemplo, que sea compatible con JSON, si estás devolviendo un `JSONResponse`.

Y también que no estés enviando ningún dato que debería haber sido filtrado por un `response_model`.

///

### Más información { #more-info }

También puedes combinar `dataclasses` con otras anotaciones de tipos para crear estructuras de datos anidadas.

En algunos casos, todavía podrías tener que usar la versión de `dataclasses` de Pydantic. Por ejemplo, si tienes errores con la documentación de la API generada automáticamente.

En ese caso, simplemente puedes intercambiar los `dataclasses` estándar con `pydantic.dataclasses`, que es un reemplazo directo:

Al usar todas las alternativas anteriores, tuve la oportunidad de aprender de todas ellas, tomar ideas y combinarlas de la mejor manera que pude encontrar para mí y los equipos de desarrolladores con los que he trabajado.

Por ejemplo, estaba claro que idealmente debería estar basado en las anotaciones de tipos estándar de Python.

También, el mejor enfoque era usar estándares ya existentes.

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