### Crear una clase personalizada `GzipRequest` { #create-a-custom-gziprequest-class }

/// tip | Consejo

Este es un ejemplo sencillo para demostrar cómo funciona. Si necesitas soporte para Gzip, puedes usar el [`GzipMiddleware`](../advanced/middleware.md#gzipmiddleware) proporcionado.

///

Todo el mismo proceso que se aplica para los parámetros de path también se aplica para los parámetros de query:

* Soporte del editor (obviamente)
* <dfn title="convirtiendo el string que viene de un request HTTP en datos de Python">"parsing"</dfn> de datos
* Validación de datos
* Documentación automática

## Valores por defecto { #defaults }

    email = user_dict["email"],
    full_name = user_dict["full_name"],
    hashed_password = hashed_password,
)
```

/// warning | Advertencia

Las funciones adicionales de soporte `fake_password_hasher` y `fake_save_user` son solo para demostrar un posible flujo de datos, pero por supuesto no proporcionan ninguna seguridad real.

///

## Reducir duplicación { #reduce-duplication }

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[9] *}

Pero luego obtenemos un `dict` en el parámetro `commons` de la *path operation function*.

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 }

Primero, importa `Path` de `fastapi`, e importa `Annotated`:

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial001_an_py310.py hl[1,3] *}

/// info | Información

FastAPI agregó soporte para `Annotated` (y comenzó a recomendar su uso) en la versión 0.95.0.

Si tienes una versión anterior, obtendrás errores al intentar usar `Annotated`.

* Un parámetro de query opcional `limit` que es un `int`, y por defecto es `100`.

Y luego solo devuelve un `dict` que contiene esos valores.

/// info | Información

FastAPI agregó soporte para `Annotated` (y comenzó a recomendarlo) en la versión 0.95.0.

Si tienes una versión anterior, obtendrás errores al intentar usar `Annotated`.

### Dependencias con `yield` y `scope` { #dependencies-with-yield-and-scope }

En la versión 0.121.0, FastAPI agregó soporte para `Depends(scope="function")` para dependencias con `yield`.

Un archivo que comienza con un punto (`.`) es un archivo oculto en sistemas tipo Unix, como Linux y macOS.

Pero un archivo dotenv realmente no tiene que tener ese nombre exacto.

///

Pydantic tiene soporte para leer desde estos tipos de archivos usando un paquete externo. Puedes leer más en [Pydantic Settings: Dotenv (.env) support](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/pydantic_settings/#dotenv-env-support).

/// tip | Consejo

* PostgreSQL
* MySQL
* SQLite
* Oracle
* Microsoft SQL Server, etc.

En este ejemplo, usaremos **SQLite**, porque utiliza un solo archivo y Python tiene soporte integrado. Así que puedes copiar este ejemplo y ejecutarlo tal cual.

Más adelante, para tu aplicación en producción, es posible que desees usar un servidor de base de datos como **PostgreSQL**.

/// tip | Consejo

Como é desencorajado, a documentação interativa com Swagger UI não irá mostrar a documentação para o corpo da requisição ao usar `GET`, e proxies intermediários podem não suportá-lo.

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## Importe o `BaseModel` do Pydantic { #import-pydantics-basemodel }

Primeiro, você precisa importar `BaseModel` do `pydantic`:

{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[2] *}