## Caso de Uso { #use-case }

Empecemos con un ejemplo de **caso de uso** y luego veamos cómo resolverlo con esto.

Imaginemos que tienes algunos **modelos de machine learning** que quieres usar para manejar requests. 🤖

Los mismos modelos son compartidos entre requests, por lo que no es un modelo por request, o uno por usuario o algo similar.

"Hashing" significa: converter algum conteúdo (uma senha neste caso) em uma sequência de bytes (apenas uma string) que parece algo sem sentido.

Sempre que você passa exatamente o mesmo conteúdo (exatamente a mesma senha), você obtém exatamente a mesma sequência aleatória de caracteres.

Mas você não pode converter a sequência aleatória de caracteres de volta para a senha.

##### Porque usar hashing de senha { #why-use-password-hashing }

Y estos mismos generadores de full-stack fueron la base de los [Generadores de Proyectos **FastAPI**](project-generation.md).

/// info | Información

Flask-apispec fue creado por los mismos desarrolladores de Marshmallow.

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/// check | Inspiró a **FastAPI** a

Generar el esquema OpenAPI automáticamente, desde el mismo código que define la serialización y validación.

<img src="/img/tutorial/path-params/image02.png">

Da mesma forma, existem muitas ferramentas compatíveis. Incluindo ferramentas de geração de código para muitas linguagens.

## Pydantic { #pydantic }

Toda a validação de dados é realizada nos bastidores pelo [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/), então você recebe todos os benefícios disso. E você sabe que está em boas mãos.

Para esos casos, puedes usar el `jsonable_encoder` para convertir tus datos antes de pasarlos a un response:

{* ../../docs_src/response_directly/tutorial001_py310.py hl[5:6,20:21] *}

/// note | Detalles técnicos

También podrías usar `from starlette.responses import JSONResponse`.

Así, podrías, por ejemplo, compartir los mismos datos de una aplicación de Django en una base de datos con una aplicación de FastAPI. O migrar gradualmente una aplicación de Django usando la misma base de datos.

Y tus usuarios podrían iniciar sesión desde tu aplicación Django o desde tu aplicación **FastAPI**, al mismo tiempo.

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## Hash y verificación de contraseñas { #hash-and-verify-the-passwords }

# Cuerpo - Múltiples Parámetros { #body-multiple-parameters }

Ahora que hemos visto cómo usar `Path` y `Query`, veamos usos más avanzados de las declaraciones del request body.

## Mezclar `Path`, `Query` y parámetros del cuerpo { #mix-path-query-and-body-parameters }

Primero, por supuesto, puedes mezclar las declaraciones de parámetros de `Path`, `Query` y del request body libremente y **FastAPI** sabrá qué hacer.

#### Detalhes Técnicos do `lru_cache` { #lru-cache-technical-details }

`@lru_cache` modifica a função que decora para retornar o mesmo valor que foi retornado na primeira vez, em vez de calculá-lo novamente executando o código da função todas as vezes.

* Pode haver **vários processos** do **mesmo programa** em execução ao mesmo tempo.

Asegúrate de [Actualizar la versión de FastAPI](../deployment/versions.md#upgrading-the-fastapi-versions) a al menos la 0.95.1 antes de usar `Annotated`.

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## Declarar metadatos { #declare-metadata }

Puedes declarar todos los mismos parámetros que para `Query`.

Por ejemplo, para declarar un valor de metadato `title` para el parámetro de path `item_id` puedes escribir: