## Inyectar al usuario actual

Entonces ahora podemos usar el mismo `Depends` con nuestro `get_current_user` en la *path operation*:

{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[31] *}

Ten en cuenta que declaramos el tipo de `current_user` como el modelo de Pydantic `User`.

Esto nos ayudará dentro de la función con todo el autocompletado y chequeo de tipos.

/// tip | Consejo

Los contenidos que devuelvas desde tu *path operation function* se colocarán dentro de esa `Response`.

Y si ese `Response` tiene un media type JSON (`application/json`), como es el caso con `JSONResponse` y `UJSONResponse`, los datos que devuelvas se convertirán automáticamente (y serán filtrados) con cualquier `response_model` de Pydantic que hayas declarado en el *path operation decorator*.

/// note | Nota

## Una aplicación con callbacks

Veamos todo esto con un ejemplo.

Imagina que desarrollas una aplicación que permite crear facturas.

Estas facturas tendrán un `id`, `title` (opcional), `customer`, y `total`.

El usuario de tu API (un desarrollador externo) creará una factura en tu API con un request POST.

Luego tu API (imaginemos):

name: 'Lock Threads'

on:
  schedule:
    - cron: '0 0 * * *'
  workflow_dispatch:

permissions:
  issues: write

concurrency:
  group: lock

jobs:
  action:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: dessant/lock-threads@v3
        with:
          github-token: ${{ github.token }}
          issue-inactive-days: '365'
          exclude-any-issue-labels: 'do-not-close'

El diccionario en `openapi_extra` se combinará profundamente con el esquema de OpenAPI generado automáticamente para la *path operation*.

Por lo tanto, podrías añadir datos adicionales al esquema generado automáticamente.

Por ejemplo, podrías decidir leer y validar el request con tu propio código, sin usar las funcionalidades automáticas de FastAPI con Pydantic, pero aún podrías querer definir el request en el esquema de OpenAPI.

Por ejemplo, en la URL:

```
http://127.0.0.1:8000/items/?skip=0&limit=10
```

...los parámetros de query son:

* `skip`: con un valor de `0`
* `limit`: con un valor de `10`

Como son parte de la URL, son "naturalmente" strings.

Pero cuando los declaras con tipos de Python (en el ejemplo anterior, como `int`), son convertidos a ese tipo y validados respecto a él.

* Caddy
    * Maneja automáticamente las renovaciones de certificados ✨
* Nginx
    * Con un componente externo como Certbot para las renovaciones de certificados
* HAProxy
    * Con un componente externo como Certbot para las renovaciones de certificados
* Kubernetes con un Controlador de Ingress como Nginx
    * Con un componente externo como cert-manager para las renovaciones de certificados

* **Sintentico**: Minimizza la duplicazione di codice. Molteplici funzionalità, ognuna con la propria dichiarazione dei parametri. Meno errori.
* **Robusto**: Crea codice pronto per la produzione con documentazione automatica interattiva.

///

/// tip | Consejo

Observa cómo cada atributo del modelo con un tipo, un valor por defecto y `Field` tiene la misma estructura que un parámetro de una *path operation function*, con `Field` en lugar de `Path`, `Query` y `Body`.

///

## Agregar información extra

/// tip | Consejo

La *path operation* para `swagger_ui_redirect` es una herramienta cuando utilizas OAuth2.

Si integras tu API con un proveedor OAuth2, podrás autenticarte y regresar a la documentación de la API con las credenciales adquiridas. E interactuar con ella usando la autenticación real de OAuth2.

Swagger UI lo manejará detrás de escena para ti, pero necesita este auxiliar de "redirección".

///