En algunos casos realmente no necesitas el valor de retorno de una dependencia dentro de tu *path operation function*.

O la dependencia no devuelve un valor.

Pero aún necesitas que sea ejecutada/resuelta.

Para esos casos, en lugar de declarar un parámetro de *path operation function* con `Depends`, puedes añadir una `list` de `dependencies` al decorador de *path operation*.

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## Utilidades de **FastAPI** { #fastapi-utilities }

FastAPI proporciona varias herramientas para cada uno de estos esquemas de seguridad en el módulo `fastapi.security` que simplifican el uso de estos mecanismos de seguridad.

## Aprende Más { #learn-more }

Puedes aprender más sobre **GraphQL** en la <a href="https://graphql.org/" class="external-link" target="_blank">documentación oficial de GraphQL</a>.

El programa **server** (por ejemplo **Uvicorn** a través de **FastAPI CLI**) es capaz de interpretar esos headers, y luego pasar esa información a tu aplicación.

Pero por seguridad, como el server no sabe que está detrás de un proxy confiable, no interpretará esos headers.

/// note | Detalles Técnicos

Los headers del proxy son:

Probablemente aún querremos mantenerlo para OpenAPI en general, ya que eso asegurará que los operation IDs sean **únicos**.

Pero para el cliente generado podríamos **modificar** los operation IDs de OpenAPI justo antes de generar los clientes, solo para hacer esos nombres de métodos más bonitos y **limpios**.

Así que, incluso con el código anterior que no usa Pydantic explícitamente, FastAPI está usando Pydantic para convertir esos dataclasses estándar en su propia versión de dataclasses de Pydantic.

Y por supuesto, soporta lo mismo:

* validación de datos
* serialización de datos
* documentación de datos, etc.

Si estás usando contenedores, por ejemplo con Docker o Kubernetes, te contaré más sobre eso en el próximo capítulo: [FastAPI en Contenedores - Docker](docker.md){.internal-link target=_blank}.

En particular, cuando corras en **Kubernetes** probablemente **no** querrás usar workers y en cambio correr **un solo proceso de Uvicorn por contenedor**, pero te contaré sobre eso más adelante en ese capítulo.

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## Múltiples Workers { #multiple-workers }

Y también puedes declarar validaciones numéricas:

* `gt`: `g`reater `t`han
* `ge`: `g`reater than or `e`qual
* `lt`: `l`ess `t`han
* `le`: `l`ess than or `e`qual

/// info | Información

`Query`, `Path` y otras clases que verás más adelante son subclases de una clase común `Param`.

### Resumen de actualizaciones parciales { #partial-updates-recap }

En resumen, para aplicar actualizaciones parciales deberías:

* (Opcionalmente) usar `PATCH` en lugar de `PUT`.
* Recuperar los datos almacenados.
* Poner esos datos en un modelo de Pydantic.
* Generar un `dict` sin valores por defecto del modelo de entrada (usando `exclude_unset`).

Solo ten en cuenta que cuando leas "servidor" en general, podría referirse a una de esas dos cosas.

Al referirse a la máquina remota, es común llamarla **servidor**, pero también **máquina**, **VM** (máquina virtual), **nodo**. Todos esos se refieren a algún tipo de máquina remota, generalmente con Linux, donde ejecutas programas.