for (HashFunction function : functions) {
        bitSum += function.bits();
      }
      return bitSum;
    }

    @Override
    public boolean equals(@Nullable Object object) {
      if (object instanceof ConcatenatedHashFunction) {
        ConcatenatedHashFunction other = (ConcatenatedHashFunction) object;
        return Arrays.equals(functions, other.functions);
      }
      return false;

      for (HashFunction function : functions) {
        bitSum += function.bits();
      }
      return bitSum;
    }

    @Override
    public boolean equals(@Nullable Object object) {
      if (object instanceof ConcatenatedHashFunction) {
        ConcatenatedHashFunction other = (ConcatenatedHashFunction) object;
        return Arrays.equals(functions, other.functions);
      }
      return false;

    Function<? super Integer, Boolean> h = Functions.constant(Boolean.TRUE);
    Function<? super String, Integer> g = new HashCodeFunction();
    Function<Float, String> f = Functions.forMap(m, "F");

    Function<Float, Boolean> c1 = Functions.compose(Functions.compose(h, g), f);
    Function<Float, Boolean> c2 = Functions.compose(h, Functions.compose(g, f));

# Obtener Usuario Actual

En el capítulo anterior, el sistema de seguridad (que se basa en el sistema de inyección de dependencias) le estaba dando a la *path operation function* un `token` como un `str`:

{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py39.py hl[12] *}

Pero eso aún no es tan útil. Vamos a hacer que nos dé el usuario actual.

## Crear un modelo de usuario

Primero, vamos a crear un modelo de usuario con Pydantic.

Lkotlin/jvm/functions/Function1;
Lkotlin/jvm/functions/Function20;
Lkotlin/jvm/functions/Function21;
Lkotlin/jvm/functions/Function22;
Lkotlin/jvm/functions/Function2;
Lkotlin/jvm/functions/Function3;
Lkotlin/jvm/functions/Function4;
Lkotlin/jvm/functions/Function5;
Lkotlin/jvm/functions/Function6;
Lkotlin/jvm/functions/Function7;
Lkotlin/jvm/functions/Function8;
Lkotlin/jvm/functions/Function9;
Lkotlin/jvm/internal/ArrayIterator;

///

## Other Asynchronous Function Calls { #other-asynchronous-function-calls }

As the testing function is now asynchronous, you can now also call (and `await`) other `async` functions apart from sending requests to your FastAPI application in your tests, exactly as you would call them anywhere else in your code.

/// tip

    Function<? super Integer, Boolean> h = Functions.constant(Boolean.TRUE);
    Function<? super String, Integer> g = new HashCodeFunction();
    Function<Float, String> f = Functions.forMap(m, "F");

    Function<Float, Boolean> c1 = Functions.compose(Functions.compose(h, g), f);
    Function<Float, Boolean> c2 = Functions.compose(h, Functions.compose(g, f));

    /**
     * Creates a composite function from a collection of functions.
     *
     * @param functions A collection of functions, each taking a String as input and returning a String.
     * @return A function that applies each function in the collection in order until a non-null result is found.
     *         If all functions return null, the composite function returns null.
     *

### Otras funciones de utilidad

Cualquier otra función de utilidad que llames directamente puede ser creada con `def` normal o `async def` y FastAPI no afectará la forma en que la llames.

Esto contrasta con las funciones que FastAPI llama por ti: *path operation functions* y dependencias.

## Segunda dependencia, "dependable" y "dependant"

Luego puedes crear otra función de dependencia (un "dependable") que al mismo tiempo declare una dependencia propia (por lo que también es un "dependant"):

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[13] *}

Centrémonos en los parámetros declarados:

* Aunque esta función es una dependencia ("dependable") en sí misma, también declara otra dependencia (depende de algo más).