Aqui é onde estamos utilizando o mesmo esquema OAuth2 que nós declaramos antes, declarando-o como uma dependência: `oauth2_scheme`.

Porque esta função de dependência não possui nenhum requerimento de escopo, nós podemos utilizar `Depends` com o `oauth2_scheme`. Nós não precisamos utilizar `Security` quando nós não precisamos especificar escopos de segurança.

Y sabemos que los editores no pueden proporcionar mucho soporte (como autocompletado) para `dict`s, porque no pueden conocer sus claves y tipos de valor.

Podemos hacerlo mejor...

## Qué hace a una dependencia { #what-makes-a-dependency }

Hasta ahora has visto dependencias declaradas como funciones.

## Caso de uso { #use-case }

Vamos começar com um exemplo de **caso de uso** e então ver como resolvê-lo com isso.

Vamos imaginar que você tem alguns **modelos de machine learning** que deseja usar para lidar com as requisições. 🤖

Os mesmos modelos são compartilhados entre as requisições, então não é um modelo por requisição, ou um por usuário, ou algo parecido.

#### Um item aleatório { #a-random-item }

Com `data.items()` obtemos um <abbr title="Algo que podemos iterar com um laço for, como uma list, set, etc.">objeto iterável</abbr> com tuplas contendo a chave e o valor de cada item do dicionário.

Convertimos esse objeto iterável em uma `list` adequada com `list(data.items())`.

* sistemas de monitoreo de uso de la API
* sistemas de inyección de datos de response
* etc.

## Simple y Poderoso { #simple-and-powerful }

Aunque el sistema de inyección de dependencias jerárquico es muy simple de definir y usar, sigue siendo muy poderoso.

Puedes definir dependencias que a su vez pueden definir dependencias ellas mismas.

    * Si el usuario no proporcionó ningún query `q`, usamos el último query utilizado, que guardamos previamente en una cookie.

## Usa la dependencia { #use-the-dependency }

Entonces podemos usar la dependencia con:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[23] *}

/// info | Información

## Parametrizar la instance { #parameterize-the-instance }

Y ahora, podemos usar `__init__` para declarar los parámetros de la instance que podemos usar para "parametrizar" la dependencia:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py39.py hl[9] *}

E você tem um **frontend** em outro domínio ou em um path diferente no mesmo domínio (ou em uma aplicação mobile).

E você quer uma maneira de o frontend autenticar com o backend, usando um **username** e **password**.

Podemos usar **OAuth2** para construir isso com o **FastAPI**.

Mas vamos poupar o seu tempo de ler toda a especificação extensa apenas para achar as pequenas informações de que você precisa.

Y tienes un **frontend** en otro dominio o en un path diferente del mismo dominio (o en una aplicación móvil).

Y quieres tener una forma para que el frontend se autentique con el backend, usando un **username** y **password**.

Podemos usar **OAuth2** para construir eso con **FastAPI**.

Pero vamos a ahorrarte el tiempo de leer la larga especificación completa solo para encontrar esos pequeños fragmentos de información que necesitas.

Importa `BaseSettings` de Pydantic y crea una sub-clase, muy similar a un modelo de Pydantic.

De la misma forma que con los modelos de Pydantic, declaras atributos de clase con anotaciones de tipos, y posiblemente, valores por defecto.

Puedes usar todas las mismas funcionalidades de validación y herramientas que usas para los modelos de Pydantic, como diferentes tipos de datos y validaciones adicionales con `Field()`.

//// tab | Pydantic v2