No estamos restringidos a tener solo una dependencia que pueda devolver ese tipo de datos.

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## Otros modelos { #other-models }

Ahora puedes obtener el usuario actual directamente en las *path operation functions* y manejar los mecanismos de seguridad a nivel de **Dependency Injection**, usando `Depends`.

Y puedes usar cualquier modelo o datos para los requisitos de seguridad (en este caso, un modelo de Pydantic `User`).

Declara los **parámetros query** que necesitas en un **modelo de Pydantic**, y luego declara el parámetro como `Query`:

{* ../../docs_src/query_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:13,17] *}

**FastAPI** **extraerá** los datos para **cada campo** de los **parámetros query** en el request y te proporcionará el modelo de Pydantic que definiste.

## Revisa la Documentación { #check-the-docs }

Poder usar funciones asíncronas en tus tests puede ser útil, por ejemplo, cuando consultas tu base de datos de forma asíncrona. Imagina que quieres probar el envío de requests a tu aplicación FastAPI y luego verificar que tu backend escribió exitosamente los datos correctos en la base de datos, mientras usas un paquete de base de datos asíncrono.

Veamos cómo podemos hacer que esto funcione.

## pytest.mark.anyio { #pytest-mark-anyio }

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Al construir APIs, normalmente usas estos métodos HTTP específicos para realizar una acción específica.

Normalmente usas:

* `POST`: para crear datos.
* `GET`: para leer datos.
* `PUT`: para actualizar datos.
* `DELETE`: para eliminar datos.

Así que, en OpenAPI, cada uno de los métodos HTTP se llama una "operation".

Vamos a llamarlas "**operaciones**" también.

# General - Cómo Hacer - Recetas { #general-how-to-recipes }

Aquí tienes varias indicaciones hacia otros lugares en la documentación, para preguntas generales o frecuentes.

## Filtrar Datos - Seguridad { #filter-data-security }

Para asegurarte de que no devuelves más datos de los que deberías, lee la documentación para [Tutorial - Modelo de Response - Tipo de Retorno](../tutorial/response-model.md){.internal-link target=_blank}.

## Qué es "Form Data" { #what-is-form-data }

La manera en que los forms de HTML (`<form></form>`) envían los datos al servidor normalmente utiliza una codificación "especial" para esos datos, es diferente de JSON.

**FastAPI** se asegurará de leer esos datos del lugar correcto en lugar de JSON.

/// note | Detalles Técnicos

    * Autocompletado.
    * Chequeo de tipos.
* Validación de datos:
    * Errores automáticos y claros cuando los datos son inválidos.
    * Validación incluso para objetos JSON profundamente anidados.
* <abbr title="también conocido como: serialización, parsing, marshalling">Conversión</abbr> de datos de entrada: de la red a los datos y tipos de Python. Leyendo desde:
    * JSON.
    * Parámetros de path.

Declaras la "forma" de los datos como clases con atributos.

Y cada atributo tiene un tipo.

Entonces creas un instance de esa clase con algunos valores y validará los valores, los convertirá al tipo adecuado (si es el caso) y te dará un objeto con todos los datos.

Y obtienes todo el soporte del editor con ese objeto resultante.

Puedes sobrescribir estos manejadores de excepciones con los tuyos propios.

### Sobrescribir excepciones de validación de request { #override-request-validation-exceptions }

Cuando un request contiene datos inválidos, **FastAPI** lanza internamente un `RequestValidationError`.

{* ../../docs_src/request_form_models/tutorial001_an_py39.py hl[9:11,15] *}

**FastAPI** **extraerá** los datos de **cada campo** de los **form data** en el request y te dará el modelo de Pydantic que definiste.

## Revisa la Documentación { #check-the-docs }

Puedes verificarlo en la interfaz de documentación en `/docs`: