```console
$ uv pip install "fastapi[standard]"
---> 100%
```

</div>

////

### Instala desde `requirements.txt` { #install-from-requirements-txt }

Si tienes un `requirements.txt`, ahora puedes usarlo para instalar sus paquetes.

//// tab | `pip`

<div class="termy">

```console
$ pip install -r requirements.txt
---> 100%
```

</div>

////

//// tab | `uv`

## 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_py310.py hl[9] *}

{* ../../docs_src/app_testing/app_a_py310/test_main.py hl[3] *}

...y tener el código para las pruebas tal como antes.

## Pruebas: ejemplo extendido { #testing-extended-example }

Ahora extiende este ejemplo y añade más detalles para ver cómo escribir pruebas para diferentes partes.

### Archivo de aplicación **FastAPI** extendido { #extended-fastapi-app-file }

En algunos casos de uso especiales (probablemente no muy comunes), podrías querer **restringir** las cookies que deseas recibir.

Tu API ahora tiene el poder de controlar su propio <dfn title="Esto es una broma, por si acaso. No tiene nada que ver con los consentimientos de cookies, pero es gracioso que incluso la API ahora pueda rechazar las pobres cookies. Toma una cookie. 🍪">consentimiento de cookies</dfn>. 🤪🍪

# OAuth2 con Password (y hashing), Bearer con tokens JWT { #oauth2-with-password-and-hashing-bearer-with-jwt-tokens }

Ahora que tenemos todo el flujo de seguridad, hagamos que la aplicación sea realmente segura, usando tokens <abbr title="JSON Web Tokens">JWT</abbr> y hashing de contraseñas seguras.

Este código es algo que puedes usar realmente en tu aplicación, guardar los hashes de las contraseñas en tu base de datos, etc.

## Construir una Imagen de Docker para FastAPI { #build-a-docker-image-for-fastapi }

¡Bien, construyamos algo ahora! 🚀

Te mostraré cómo construir una **imagen de Docker** para FastAPI **desde cero**, basada en la imagen **oficial de Python**.

Esto es lo que querrías hacer en **la mayoría de los casos**, por ejemplo:

Y luego Traefik redireccionará sus requests a tu Uvicorn ejecutándose en `http://127.0.0.1:8000`.

Ahora inicia Traefik:

<div class="termy">

```console
$ ./traefik --configFile=traefik.toml

INFO[0000] Configuration loaded from file: /home/user/awesomeapi/traefik.toml
```

</div>

Y ahora inicia tu app, utilizando la opción `--root-path`:

<div class="termy">

```console

Nota que ahora no creamos un instance por defecto `settings = Settings()`.

### El archivo principal de la app { #the-main-app-file }

Ahora creamos una dependencia que devuelve un nuevo `config.Settings()`.

{* ../../docs_src/settings/app02_an_py310/main.py hl[6,12:13] *}

/// tip | Consejo

Hablaremos del `@lru_cache` en un momento.

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

### Edite-o { #edit-it }

É um programa muito simples.

Mas agora imagine que você estava escrevendo do zero.

Em algum momento você teria iniciado a definição da função, já tinha os parâmetros prontos...

Mas então você deve chamar "esse método que converte a primeira letra em maiúscula".

/// check | Inspirou o **FastAPI** a

Definir validações extras para tipos de dados usando o valor "padrão" de atributos dos modelos. Isso melhora o suporte do editor, e não estava disponível no Pydantic antes.