# Dependencias Avanzadas { #advanced-dependencies }

## Dependencias con parámetros { #parameterized-dependencies }

Todas las dependencias que hemos visto son una función o clase fija.

Pero podría haber casos en los que quieras poder establecer parámetros en la dependencia, sin tener que declarar muchas funciones o clases diferentes.

Imaginemos que queremos tener una dependencia que revise si el parámetro de query `q` contiene algún contenido fijo.

El parámetro que define esto es `default_response_class`.

En el ejemplo a continuación, **FastAPI** usará `ORJSONResponse` por defecto, en todas las *path operations*, en lugar de `JSONResponse`.

{* ../../docs_src/custom_response/tutorial010_py39.py hl[2,4] *}

/// tip | Consejo

Todavía puedes sobrescribir `response_class` en *path operations* como antes.

```

...isso ocorre porque o gerador de clientes usa o **ID de operação** interno do OpenAPI para cada *operação de rota*.

O OpenAPI exige que cada ID de operação seja único em todas as *operações de rota*, então o FastAPI usa o **nome da função**, o **path** e o **método/operação HTTP** para gerar esse ID de operação, porque dessa forma ele pode garantir que os IDs de operação sejam únicos.

```

...eso es porque el generador del cliente usa el **operation ID** interno de OpenAPI para cada *path operation*.

OpenAPI requiere que cada operation ID sea único a través de todas las *path operations*, por lo que FastAPI usa el **nombre de la función**, el **path**, y el **método/operación HTTP** para generar ese operation ID, porque de esa manera puede asegurarse de que los operation IDs sean únicos.

    Usando o cache nesse passo irá **salvar** muito **tempo** quando você for construir a imagem repetidas vezes durante o desenvolvimento, ao invés de **baixar e instalar** todas as dependências **toda vez**.

5. Copie o diretório `./app` dentro do diretório `/code`.

///

`response_model` recibe el mismo tipo que declararías para un campo de modelo Pydantic, por lo que puede ser un modelo de Pydantic, pero también puede ser, por ejemplo, un `list` de modelos de Pydantic, como `List[Item]`.

Con SQLModel, podemos usar **herencia** para **evitar duplicar** todos los campos en todos los casos.

#### `HeroBase` - la clase base { #herobase-the-base-class }

Comencemos con un modelo `HeroBase` que tiene todos los **campos que son compartidos** por todos los modelos:

* `name`
* `age`

{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial002_an_py310.py ln[7:9] hl[7:9] *}

Las pruebas añadidas aquí serán vistas por todas las personas que diseñan prompts específicos del idioma.

Úsalo de la siguiente manera:

* Ten un prompt específico del idioma – `docs/{language code}/llm-prompt.md`.

#### Versiones más recientes de Python { #newer-versions-of-python }

La sintaxis que utiliza `typing` es **compatible** con todas las versiones, desde Python 3.6 hasta las versiones más recientes, incluyendo Python 3.9, Python 3.10, etc.

#### Versões mais recentes do Python { #newer-versions-of-python }

A sintaxe utilizando `typing` é **compatível** com todas as versões, desde o Python 3.6 até as últimas, incluindo o Python 3.9, 3.10, etc.