Cuando necesitas usar la dependencia `common_parameters()`, tienes que escribir todo el parámetro con la anotación de tipo y `Depends()`:

```Python
commons: Annotated[dict, Depends(common_parameters)]
```

Pero como estamos usando `Annotated`, podemos almacenar ese valor `Annotated` en una variable y usarlo en múltiples lugares:

Mas fazendo isso, em alguns minutos ou horas os invasores teriam adivinhado o usuário e senha corretos, com a "ajuda" da nossa aplicação, apenas usando o tempo levado para responder.

#### Corrija com o `secrets.compare_digest()` { #fix-it-with-secrets-compare-digest }

Mas em nosso código já estamos utilizando o `secrets.compare_digest()`.

Si lo declaras tal cual, debido a que es un valor singular, **FastAPI** asumirá que es un parámetro de query.

Pero puedes instruir a **FastAPI** para que lo trate como otra clave del cuerpo usando `Body`:

{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial003_an_py310.py hl[23] *}

En este caso, **FastAPI** esperará un cuerpo como:

```JSON
{
    "item": {
        "name": "Foo",

```mermaid
graph TB

query_extractor(["query_extractor"])
query_or_cookie_extractor(["query_or_cookie_extractor"])

read_query["/items/"]

query_extractor --> query_or_cookie_extractor --> read_query
```

## Usando la misma dependencia múltiples veces { #using-the-same-dependency-multiple-times }

Então, para que tudo funcione corretamente, é melhor especificar explicitamente as origens permitidas.

## Usar `CORSMiddleware` { #use-corsmiddleware }

Você pode configurá-lo em sua aplicação **FastAPI** usando o `CORSMiddleware`.

* Importe `CORSMiddleware`.

Se você declará-lo como é, porque é um valor singular, o **FastAPI** assumirá que se trata de um parâmetro de consulta.

Mas você pode instruir o **FastAPI** para tratá-lo como outra chave do corpo usando `Body`:

{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial003_an_py310.py hl[23] *}

Neste caso, o **FastAPI** esperará um corpo como:

```JSON
{
    "item": {
        "name": "Foo",

Guia de Usuário** (que você está lendo agora).

Ele foi projetado para que você possa construir uma aplicação completa com apenas o **Tutorial - Guia de Usuário**, e então estendê-la de diferentes formas, dependendo das suas necessidades, usando algumas ideias adicionais do **Guia Avançado de Usuário**....

///

Entretanto, mesmo que não utilizemos a funcionalidade integrada por padrão, ainda estamos usando um modelo Pydantic para gerar um JSON Schema manualmente para os dados que queremos receber no formato YAML.

Para declarar tipos que tienen parámetros de tipo (tipos internos), como `list`, `dict`, `tuple`,
pasa el/los tipo(s) interno(s) como "parámetros de tipo" usando corchetes: `[` y `]`

```Python
my_list: list[str]
```

Eso es toda la sintaxis estándar de Python para declaraciones de tipo.

Usa esa misma sintaxis estándar para atributos de modelos con tipos internos.

# Migrar do Pydantic v1 para o Pydantic v2 { #migrate-from-pydantic-v1-to-pydantic-v2 }

Se você tem uma aplicação FastAPI antiga, pode estar usando o Pydantic versão 1.

O FastAPI tem suporte ao Pydantic v1 ou v2 desde a versão 0.100.0.

Se você tiver o Pydantic v2 instalado, ele será utilizado. Se, em vez disso, tiver o Pydantic v1, será ele que será utilizado.