* `allow_origins` - Una lista de orígenes que deberían estar permitidos para hacer requests cross-origin. Por ejemplo, `['https://example.org', 'https://www.example.org']`. Puedes usar `['*']` para permitir cualquier origen.
* `allow_origin_regex` - Una cadena regex para coincidir con orígenes que deberían estar permitidos para hacer requests cross-origin. por ejemplo, `'https://.*\.example\.org'`.

read_query["/items/"]

query_extractor --> query_or_cookie_extractor --> read_query
```

## Usando la misma dependencia múltiples veces

Si una de tus dependencias se declara varias veces para la misma *path operation*, por ejemplo, múltiples dependencias tienen una sub-dependencia común, **FastAPI** sabrá llamar a esa sub-dependencia solo una vez por request.

También podrías usarlo para generar código automáticamente, para clientes que se comuniquen con tu API. Por ejemplo, aplicaciones frontend, móviles o IoT.

## Recapitulación, paso a paso

### Paso 1: importa `FastAPI`

{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001.py hl[1] *}

Puedes definir esos casos usando una lista en la declaración del tipo.

Recibirás todos los valores del header duplicado como una `list` de Python.

Por ejemplo, para declarar un header de `X-Token` que puede aparecer más de una vez, puedes escribir:

{* ../../docs_src/header_params/tutorial003_an_py310.py hl[9] *}

Si te comunicas con esa *path operation* enviando dos headers HTTP como:

{* ../../docs_src/header_param_models/tutorial002_an_py310.py hl[10] *}

Si un cliente intenta enviar algunos **headers extra**, recibirán un response de **error**.

Por ejemplo, si el cliente intenta enviar un header `tool` con un valor de `plumbus`, recibirán un response de **error** indicando que el parámetro de header `tool` no está permitido:

```json
{
    "detail": [
        {

También puedes combinar `dataclasses` con otras anotaciones de tipos para crear estructuras de datos anidadas.

En algunos casos, todavía podrías tener que usar la versión de `dataclasses` de Pydantic. Por ejemplo, si tienes errores con la documentación de la API generada automáticamente.

En ese caso, simplemente puedes intercambiar los `dataclasses` estándar con `pydantic.dataclasses`, que es un reemplazo directo:

## OpenID Connect

OpenID Connect es otra especificación, basada en **OAuth2**.

Solo extiende OAuth2 especificando algunas cosas que son relativamente ambiguas en OAuth2, para intentar hacerla más interoperable.

Por ejemplo, el login de Google usa OpenID Connect (que internamente usa OAuth2).

Pero el login de Facebook no soporta OpenID Connect. Tiene su propia versión de OAuth2.

### OpenID (no "OpenID Connect")

### Antes y después de la `response`

Puedes añadir código que se ejecute con la `request`, antes de que cualquier *path operation* la reciba.

Y también después de que se genere la `response`, antes de devolverla.

Por ejemplo, podrías añadir un custom header `X-Process-Time` que contenga el tiempo en segundos que tomó procesar la request y generar una response:

{* ../../docs_src/middleware/tutorial001.py hl[10,12:13] *}

/// tip | Consejo

/// tip | Consejo

Ten en cuenta que si devuelves un response directamente en lugar de usar el parámetro `Response`, FastAPI lo devolverá directamente.

Así que tendrás que asegurarte de que tus datos son del tipo correcto. Por ejemplo, que sea compatible con JSON, si estás devolviendo un `JSONResponse`.

Y también que no estés enviando ningún dato que debería haber sido filtrado por un `response_model`.

///

### Más información

tomar datos del código (Python) y convertirlos en algo que pueda ser enviado a través de la red. Por ejemplo, convertir un objeto que contiene datos de una base de datos en un objeto JSON. Convertir objetos `datetime` en strings, etc.

Otra gran funcionalidad necesaria por las APIs es la validación de datos, asegurarse de que los datos sean válidos, dados ciertos parámetros. Por ejemplo, que algún campo sea un `int`, y no algún string aleatorio. Esto es especialmente útil para los datos...