y "plug-ins" pueden construirse usando el sistema de **Inyección de Dependencias**. Pero, de hecho, en realidad **no hay necesidad de crear "plug-ins"**, ya que al usar dependencias es posible declarar una cantidad infinita de integraciones e interacciones que se vuelven disponibles para tus *path operation functions*.

Y las dependencias se pueden crear de una manera muy simple e intuitiva que te permite simplemente importar los paquetes de Python que necesitas, e integrarlos con tus funciones...

///

## Una dependencia de base de datos con `yield` { #a-database-dependency-with-yield }

Por ejemplo, podrías usar esto para crear una sesión de base de datos y cerrarla después de finalizar.

Solo el código anterior e incluyendo la declaración `yield` se ejecuta antes de crear un response:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py39.py hl[2:4] *}

No está encriptado, por lo que cualquiera podría recuperar la información de los contenidos.

Pero está firmado. Así que, cuando recibes un token que has emitido, puedes verificar que realmente lo emitiste.

De esta manera, puedes crear un token con una expiración de, digamos, 1 semana. Y luego, cuando el usuario regresa al día siguiente con el token, sabes que el usuario todavía está registrado en tu sistema.

creación de un nuevo framework durante varios años. Primero traté de resolver todas las funcionalidades cubiertas por **FastAPI** usando varios frameworks, plug-ins y herramientas diferentes.

Pero en algún momento, no había otra opción que crear algo que proporcionara todas estas funcionalidades, tomando las mejores ideas de herramientas anteriores y combinándolas de la mejor manera posible, usando funcionalidades del lenguaje que ni siquiera estaban disponibles antes (anotaciones de tipos...

# Modelos de Parámetros Query { #query-parameter-models }

Si tienes un grupo de **parámetros query** que están relacionados, puedes crear un **modelo de Pydantic** para declararlos.

Esto te permitiría **reutilizar el modelo** en **múltiples lugares** y también declarar validaciones y metadatos para todos los parámetros de una vez. 😎

/// note | Nota

Esto es compatible desde la versión `0.115.0` de FastAPI. 🤓

///

/// tip | Consejo

Si usaste <a href="https://github.com/astral-sh/uv" class="external-link" target="_blank">`uv`</a> para crear el entorno virtual, ya lo hizo por ti, puedes saltarte este paso. 😎

///

/// tip | Consejo

Haz esto **una vez**, justo después de crear el entorno virtual.

///

<div class="termy">

```console
$ echo "*" > .venv/.gitignore
```

</div>

`Field` funciona da mesma forma que `Query`, `Path` e `Body`, ele possui todos os mesmos parâmetros, etc.

/// note | Detalhes Técnicos

Na realidade, `Query`, `Path` e outros que você verá em seguida, criam objetos de subclasses de uma classe `Param` comum, que é ela mesma uma subclasse da classe `FieldInfo` do Pydantic.

E `Field` do Pydantic retorna uma instância de `FieldInfo` também.

Por ejemplo:

{* ../../docs_src/conditional_openapi/tutorial001_py39.py hl[6,11] *}

Aquí declaramos la configuración `openapi_url` con el mismo valor por defecto de `"/openapi.json"`.

Y luego la usamos al crear la app de `FastAPI`.

Entonces podrías desactivar OpenAPI (incluyendo las UI de documentación) configurando la variable de entorno `OPENAPI_URL` a una string vacía, así:

<div class="termy">

```console

{* ../../docs_src/async_tests/app_a_py39/test_main.py hl[7] *}

/// tip | Consejo

Nota que la función de test ahora es `async def` en lugar de solo `def` como antes al usar el `TestClient`.

///

Luego podemos crear un `AsyncClient` con la app y enviar requests asíncronos a ella, usando `await`.

{* ../../docs_src/async_tests/app_a_py39/test_main.py hl[9:12] *}

Esto es equivalente a:

```Python
response = client.get('/')
```

ăstea
ăştia
asupra
aţi
au
avea
avem
aveţi
azi
bine
bucur
bună
ca
că
căci
când
care
cărei
căror
cărui
cât
câte
câţi
către
câtva
ce
cel
ceva
chiar
cînd
cine
cineva
cît
cîte
cîţi
cîtva
contra
cu
cum
cumva
curând
curînd
da
dă
dacă
dar
datorită
de
deci
deja
deoarece
departe
deşi
din