# Usando Dataclasses { #using-dataclasses }

FastAPI está construido sobre **Pydantic**, y te he estado mostrando cómo usar modelos de Pydantic para declarar requests y responses.

Pero FastAPI también soporta el uso de <a href="https://docs.python.org/3/library/dataclasses.html" class="external-link" target="_blank">`dataclasses`</a> de la misma manera:

{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial001_py310.py hl[1,6:11,18:19] *}

## Middlewares integrados { #integrated-middlewares }

**FastAPI** incluye varios middlewares para casos de uso común, veremos a continuación cómo usarlos.

/// note | Detalles Técnicos

Para los próximos ejemplos, también podrías usar `from starlette.middleware.something import SomethingMiddleware`.

## Não Separe Schemas { #do-not-separate-schemas }

Agora, há alguns casos em que você pode querer ter o **mesmo esquema para entrada e saída**.

Provavelmente, o principal caso de uso para isso é se você já tem algum código de cliente/SDK gerado automaticamente e não quer atualizar todo o código de cliente/SDK gerado ainda, você provavelmente vai querer fazer isso em algum momento, mas talvez não agora.

# Corpo - Múltiplos parâmetros { #body-multiple-parameters }

Agora que nós vimos como usar `Path` e `Query`, veremos usos mais avançados de declarações no corpo da requisição.

## Misture `Path`, `Query` e parâmetros de corpo { #mix-path-query-and-body-parameters }

Primeiro, é claro, você pode misturar `Path`, `Query` e declarações de parâmetro no corpo da requisição livremente e o **FastAPI** saberá o que fazer.

///

## Prohibir Cookies Extra { #forbid-extra-cookies }

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

## OAuth2 { #oauth2 }

OAuth2 é uma especificação que define várias formas para lidar com autenticação e autorização.

Ela é bastante extensiva na especificação e cobre casos de uso muito complexos.

Ela inclui uma forma para autenticação usando “third party”/aplicações de terceiros.

Isso é o que todos os sistemas com “Login with Facebook, Google, X (Twitter), GitHub” usam por baixo.

Si necesitas realizar una computación intensa en segundo plano y no necesariamente necesitas que se ejecute por el mismo proceso (por ejemplo, no necesitas compartir memoria, variables, etc.), podrías beneficiarte del uso de otras herramientas más grandes como <a href="https://docs.celeryq.dev" class="external-link" target="_blank">Celery</a>.

/// tip | Consejo

Aquí usamos <a href="https://docs.python.org/3/library/time.html#time.perf_counter" class="external-link" target="_blank">`time.perf_counter()`</a> en lugar de `time.time()` porque puede ser más preciso para estos casos de uso. 🤓

///

## Orden de ejecución con múltiples middlewares { #multiple-middleware-execution-order }

* Diseñado alrededor de estos estándares, tras un estudio meticuloso. En lugar de ser una capa adicional.
* Esto también permite el uso de **generación de código cliente automática** en muchos idiomas.

### Documentación automática { #automatic-docs }

## Futuro { #future }

A este punto, ya está claro que **FastAPI** con sus ideas está siendo útil para muchas personas.

Está siendo elegido sobre alternativas anteriores por adaptarse mejor a muchos casos de uso.

Muchos desarrolladores y equipos ya dependen de **FastAPI** para sus proyectos (incluyéndome a mí y a mi equipo).

Pero aún así, hay muchas mejoras y funcionalidades por venir.