Esta es la que usan las dependencias anteriores.

Aquí es donde estamos usando el mismo esquema de OAuth2 que creamos antes, declarándolo como una dependencia: `oauth2_scheme`.

Porque esta función de dependencia no tiene ningún requisito de scope en sí, podemos usar `Depends` con `oauth2_scheme`, no tenemos que usar `Security` cuando no necesitamos especificar scopes de seguridad.

## Obtener el usuario { #get-the-user }

`get_current_user` usará una función de utilidad (falsa) que creamos, que toma un token como un `str` y devuelve nuestro modelo de Pydantic `User`:

{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[19:22,26:27] *}

## Inyectar al usuario actual { #inject-the-current-user }

Entonces ahora podemos usar el mismo `Depends` con nuestro `get_current_user` en la *path operation*:

/// info | Información

En Pydantic v1 el método se llamaba `.copy()`, fue deprecado (pero aún soportado) en Pydantic v2, y renombrado a `.model_copy()`.

Los ejemplos aquí usan `.copy()` para compatibilidad con Pydantic v1, pero deberías usar `.model_copy()` si puedes usar Pydantic v2.

///

Como `stored_item_model.model_copy(update=update_data)`:

{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[33] *}

Então, você ainda pode precisar usar modelos Pydantic.

Mas se você tem um monte de dataclasses por aí, este é um truque legal para usá-las para alimentar uma API web usando FastAPI. 🤓

///

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

Você também pode usar `dataclasses` no parâmetro `response_model`:

# Templates { #templates }

Você pode usar qualquer template engine com o **FastAPI**.

Uma escolha comum é o Jinja2, o mesmo usado pelo Flask e outras ferramentas.

Existem utilitários para configurá-lo facilmente que você pode usar diretamente em sua aplicação **FastAPI** (fornecidos pelo Starlette).

## Instalar dependências { #install-dependencies }

///

Como o SQLModel é baseado no SQLAlchemy, você pode facilmente usar **qualquer banco de dados suportado** pelo SQLAlchemy (o que também os torna suportados pelo SQLModel), como:

* PostgreSQL
* MySQL
* SQLite
* Oracle
* Microsoft SQL Server, etc.

Neste exemplo, usaremos **SQLite**, porque ele usa um único arquivo e o Python tem suporte integrado. Assim, você pode copiar este exemplo e executá-lo como está.

Si tienes una versión más antigua, obtendrás errores al intentar usar `Annotated`.

Asegúrate de [Actualizar la versión de FastAPI](../deployment/versions.md#upgrading-the-fastapi-versions){.internal-link target=_blank} a al menos 0.95.1 antes de usar `Annotated`.

///

## Usar `Annotated` en el tipo del parámetro `q` { #use-annotated-in-the-type-for-the-q-parameter }

///

Si `bump-pydantic` no funciona para tu caso, puedes usar la compatibilidad de modelos Pydantic v1 y v2 en la misma app para hacer la migración a Pydantic v2 de forma gradual.

Podrías primero actualizar Pydantic para usar la última versión 2 y cambiar los imports para usar `pydantic.v1` para todos tus modelos.

2. `pydantic.dataclasses` es un reemplazo directo para `dataclasses`.

3. El dataclass `Author` incluye una lista de dataclasses `Item`.

4. El dataclass `Author` se usa como el parámetro `response_model`.

5. Puedes usar otras anotaciones de tipos estándar con dataclasses como el request body.

    En este caso, es una lista de dataclasses `Item`.

Pero no puedes convertir del galimatías de nuevo a la contraseña.

### Por qué usar hashing de contraseñas { #why-use-password-hashing }

Si tu base de datos es robada, el ladrón no tendrá las contraseñas en texto claro de tus usuarios, solo los hashes.

Por lo tanto, el ladrón no podrá intentar usar esa contraseña en otro sistema (como muchos usuarios usan la misma contraseña en todas partes, esto sería peligroso).