{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[11:14] *}

`Field` funciona da mesma forma que `Query`, `Path` e `Body`, ele possui todos os mesmos parâmetros, etc.

/// note | Detalhes Técnicos

Na realidade, `Query`, `Path` e outros que você verá em seguida, criam objetos de subclasses de uma classe `Param` comum, que é ela mesma uma subclasse da classe `FieldInfo` do Pydantic.

Até agora, você tem usado tipos de dados comuns, tais como:

* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`

Mas você também pode usar tipos de dados mais complexos.

E você ainda terá os mesmos recursos que viu até agora:

* Ótimo suporte do editor.
* Conversão de dados das requisições recebidas.
* Conversão de dados para os dados da resposta.
* Validação de dados.
* Anotação e documentação automáticas.

Si los passwords no coinciden, devolvemos el mismo error.

#### Hashing de passwords { #password-hashing }

"Hacer hash" significa: convertir algún contenido (un password en este caso) en una secuencia de bytes (solo un string) que parece un galimatías.

Siempre que pases exactamente el mismo contenido (exactamente el mismo password) obtienes exactamente el mismo galimatías.

### Mismo Esquema para Modelos de Entrada y Salida en la Documentación { #same-schema-for-input-and-output-models-in-docs }

Y ahora habrá un único esquema para entrada y salida para el modelo, solo `Item`, y tendrá `description` como **no requerido**:

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/separate-openapi-schemas/image05.png">
</div>

### Cómo funciona la importación { #how-the-importing-works }

La sección:

```Python
from .routers import items, users
```

significa:

Isso foi projetado assim principalmente para permitir o uso dos mesmos objetos "yielded" por dependências dentro de tarefas em segundo plano, porque o código de saída seria executado depois que as tarefas em segundo plano fossem concluídas.

Entonces podrías tener un archivo `test_main.py` con tus pruebas. Podría estar en el mismo paquete de Python (el mismo directorio con un archivo `__init__.py`):

``` hl_lines="5"
.
├── app
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py
│   └── test_main.py
```

Debido a que este archivo está en el mismo paquete, puedes usar importaciones relativas para importar el objeto `app` desde el módulo `main` (`main.py`):

"Hacer hashing" significa convertir algún contenido (una contraseña en este caso) en una secuencia de bytes (solo un string) que parece un galimatías.

Siempre que pases exactamente el mismo contenido (exactamente la misma contraseña) obtienes exactamente el mismo galimatías.

Pero no puedes convertir del galimatías de nuevo a la contraseña.

### Por qué usar hashing de contraseñas { #why-use-password-hashing }

/// note | Nota Técnica

También podrías usar `from starlette.templating import Jinja2Templates`.

**FastAPI** proporciona el mismo `starlette.templating` como `fastapi.templating`, solo como una conveniencia para ti, el desarrollador. Pero la mayoría de los responses disponibles vienen directamente de Starlette. Lo mismo con `Request` y `StaticFiles`.

///

## Escribiendo plantillas { #writing-templates }

En un escenario avanzado donde sabes que necesitas que la dependencia se llame en cada paso (posiblemente varias veces) en el mismo request en lugar de usar el valor "cache", puedes establecer el parámetro `use_cache=False` al usar `Depends`:

//// tab | Python 3.9+