* Compartir conexiones a bases de datos.
* Imponer seguridad, autenticación, requisitos de roles, etc.
* Y muchas otras cosas...

Todo esto, mientras minimizas la repetición de código.

## Primeros Pasos

Veamos un ejemplo muy simple. Será tan simple que no es muy útil, por ahora.

Pero de esta manera podemos enfocarnos en cómo funciona el sistema de **Inyección de Dependencias**.

### Crear una dependencia, o "dependable"

read_query["/items/"]

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

## Usando la misma dependencia múltiples veces

Si una de tus dependencias se declara varias veces para la misma *path operation*, por ejemplo, múltiples dependencias tienen una sub-dependencia común, **FastAPI** sabrá llamar a esa sub-dependencia solo una vez por request.

Por ejemplo, hay una <a href="https://hub.docker.com/_/python" class="external-link" target="_blank">Imagen de Python</a> oficial.

Y hay muchas otras imágenes para diferentes cosas como bases de datos, por ejemplo para:

* <a href="https://hub.docker.com/_/postgres" class="external-link" target="_blank">PostgreSQL</a>

También podrías usarlo para generar código automáticamente, para clientes que se comuniquen con tu API. Por ejemplo, aplicaciones frontend, móviles o IoT.

## Recapitulación, paso a paso

### Paso 1: importa `FastAPI`

{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001.py hl[1] *}

## OpenID Connect

OpenID Connect es otra especificación, basada en **OAuth2**.

Solo extiende OAuth2 especificando algunas cosas que son relativamente ambiguas en OAuth2, para intentar hacerla más interoperable.

Por ejemplo, el login de Google usa OpenID Connect (que internamente usa OAuth2).

Pero el login de Facebook no soporta OpenID Connect. Tiene su propia versión de OAuth2.

### OpenID (no "OpenID Connect")

# Parámetros de Query y Validaciones de String

**FastAPI** te permite declarar información adicional y validación para tus parámetros.

Tomemos esta aplicación como ejemplo:

{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial001_py310.py hl[7] *}

les convertir en quelque chose qui peut être envoyé sur le réseau. Par exemple, convertir un objet contenant des
données provenant d'une base de données en un objet JSON. Convertir des objets `datetime` en strings, etc.

La validation des données est une autre fonctionnalité importante dont ont besoin les API. Elle permet de s'assurer
que les données sont valides, compte tenu de certains paramètres. Par exemple, qu'un champ est un `int`, et non un
string.

Vous pourriez aussi l'utiliser pour générer du code automatiquement, pour les clients qui communiquent avec votre API. Comme par exemple, des applications frontend, mobiles ou IOT.

## Récapitulatif, étape par étape

### Étape 1 : import `FastAPI`

{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001.py hl[1] *}

tomar datos del código (Python) y convertirlos en algo que pueda ser enviado a través de la red. Por ejemplo, convertir un objeto que contiene datos de una base de datos en un objeto JSON. Convertir objetos `datetime` en strings, etc.

Otra gran funcionalidad necesaria por las APIs es la validación de datos, asegurarse de que los datos sean válidos, dados ciertos parámetros. Por ejemplo, que algún campo sea un `int`, y no algún string aleatorio. Esto es especialmente útil para los datos...

* Puedes pedirles que proporcionen un <a href="https://stackoverflow.com/help/minimal-reproducible-example" class="external-link" target="_blank">ejemplo mínimo, reproducible</a>, que puedas **copiar-pegar** y ejecutar localmente para ver el mismo error o comportamiento que están viendo, o para entender mejor su caso de uso.