* Depende del `query_extractor`, y asigna el valor que devuelve al parámetro `q`.
* También declara una `last_query` cookie opcional, como un `str`.
    * Si el usuario no proporcionó ningún query `q`, usamos el último query utilizado, que guardamos previamente en una cookie.

## Usa la dependencia { #use-the-dependency }

Entonces podemos usar la dependencia con:

Esse comportamento de empilhamento garante que os middlewares sejam executados em uma ordem previsível e controlável.

## Outros middlewares { #other-middlewares }

Mais tarde, você pode ler mais sobre outros middlewares no [Guia do usuário avançado: Middleware avançado](../advanced/middleware.md).

# e.g.
# errors.xxx = ...
# info.xxx = ...
# _/_/_/_/_/_/_/_/_/_/
# ========================================================================================
# Fess
# ======
errors.login_error = El nombre de usuario o la contraseña son incorrectos.
errors.sso_login_error=Error en el proceso de inicio de sesión SSO.
errors.could_not_find_log_file = No se pudo encontrar {0}.

/// tip | Consejo

Podrías usar la misma técnica para extender el JSON Schema y añadir tu propia información extra personalizada.

Por ejemplo, podrías usarlo para añadir metadatos para una interfaz de usuario frontend, etc.

///

/// info | Información

OpenAPI 3.1.0 (usado desde FastAPI 0.99.0) añadió soporte para `examples`, que es parte del estándar de **JSON Schema**.

Puedes usar la propiedad `.openapi_schema` como un "cache", para almacenar tu esquema generado.

De esa forma, tu aplicación no tendrá que generar el esquema cada vez que un usuario abra la documentación de tu API.

Se generará solo una vez, y luego se usará el mismo esquema cacheado para las siguientes requests.

{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[13:14,25:26] *}

* Poner esos datos en un modelo de Pydantic.
* Generar un `dict` sin valores por defecto del modelo de entrada (usando `exclude_unset`).
    * De esta manera puedes actualizar solo los valores realmente establecidos por el usuario, en lugar de sobrescribir valores ya almacenados con valores por defecto en tu modelo.
* Crear una copia del modelo almacenado, actualizando sus atributos con las actualizaciones parciales recibidas (usando el parámetro `update`).

    * Ela depende do `query_extractor`, e atribui o valor retornado pela função ao parâmetro `q`.
* Ela também declara um cookie opcional `last_query`, do tipo `str`.
    * Se o usuário não passou nenhuma consulta `q`, a última consulta é utilizada, que foi salva em um cookie anteriormente.

## Utilizando a dependência { #use-the-dependency }

Então podemos utilizar a dependência com:

Pero primero, vamos a revisar algunos pequeños conceptos.

## ¿Con prisa? { #in-a-hurry }

Si no te importan ninguno de estos términos y solo necesitas agregar seguridad con autenticación basada en nombre de usuario y contraseña *ahora mismo*, salta a los siguientes capítulos.

## OAuth2 { #oauth2 }

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

Para saber más sobre [Pydantic, revisa su documentación](https://docs.pydantic.dev/).

///

**FastAPI** está completamente basado en Pydantic.

Verás mucho más de todo esto en práctica en el [Tutorial - Guía del Usuario](tutorial/index.md).

## Anotaciones de tipos con metadata { #type-hints-with-metadata-annotations }

Este comportamiento de apilamiento asegura que los middlewares se ejecuten en un orden predecible y controlable.

## Otros middlewares { #other-middlewares }

Más adelante puedes leer sobre otros middlewares en la [Guía del Usuario Avanzado: Middleware Avanzado](../advanced/middleware.md).