**FastAPI** se basa completamente en estas anotaciones de tipos, dándole muchas ventajas y beneficios.

Pero incluso si nunca usas **FastAPI**, te beneficiaría aprender un poco sobre ellas.

/// note | Nota

En lugar de eso, al ser un sistema "asíncrono", una vez terminado, la tarea puede esperar un poco en la cola (algunos microsegundos) para que la computadora / programa termine lo que salió a hacer, y luego regrese para tomar los resultados y continuar trabajando con ellos.

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[13,18] *}

Aunque usas `Depends` en los parámetros de tu función de la misma manera que usas `Body`, `Query`, etc., `Depends` funciona un poco diferente.

Le das a `Depends` un solo parámetro.

Este parámetro debe ser algo como una función.

**No la llames** directamente (no agregues los paréntesis al final), solo pásala como un parámetro a `Depends()`.

Puede ser utilizada por aplicaciones y sistemas de terceros.

Y también puede ser utilizada por ti mismo, para depurar, revisar y probar la misma aplicación.

## El flujo `password` { #the-password-flow }

Ahora retrocedamos un poco y entendamos qué es todo eso.

El "flujo" `password` es una de las formas ("flujos") definidas en OAuth2, para manejar la seguridad y la autenticación.

Tienes *path operations* para:

* `/items/`
* `/items/{item_id}`

Es toda la misma estructura que con `app/routers/users.py`.

Pero queremos ser más inteligentes y simplificar un poco el código.

Sabemos que todas las *path operations* en este módulo tienen el mismo:

* Prefijo de path: `/items`.
* `tags`: (solo una etiqueta: `items`).
* `responses` extra.

* **Rápido para codar**: Aumenta a velocidade para desenvolver recursos entre 200% a 300%. *
* **Poucos bugs**: Reduz cerca de 40% de erros induzidos por humanos (desenvolvedores). *

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/sql-databases/image01.png">
</div>

## Actualizar la App con Múltiples Modelos { #update-the-app-with-multiple-models }

Ahora vamos a **refactorizar** un poco esta aplicación para aumentar la **seguridad** y la **versatilidad**.

Si revisas la aplicación anterior, en la interfaz verás que, hasta ahora, permite al cliente decidir el `id` del `Hero` a crear. 😱

### Memoria por Proceso { #memory-per-process }

Ahora, cuando el programa carga cosas en memoria, por ejemplo, un modelo de Machine Learning en una variable, o el contenido de un archivo grande en una variable, todo eso **consume un poco de la memoria (RAM)** del servidor.

```console
$ echo "*" > .venv/.gitignore
```

</div>

/// details | Qué significa ese comando

* `echo "*"`: "imprimirá" el texto `*` en el terminal (la siguiente parte cambia eso un poco)
* `>`: cualquier cosa impresa en el terminal por el comando a la izquierda de `>` no debería imprimirse, sino escribirse en el archivo que va a la derecha de `>`
* `.gitignore`: el nombre del archivo donde debería escribirse el texto

Las definiciones de esquema de cuerpo no usaban las mismas anotaciones de tipos de Python como Pydantic, era un poco más similar a Marshmallow, por lo que el soporte del editor no sería tan bueno, pero aún así, APIStar era la mejor opción disponible.

Tenía los mejores benchmarks de rendimiento en ese momento (solo superado por Starlette).