Además, antes de eso, en versiones anteriores, el objeto `request` se pasaba como parte de los pares clave-valor en el contexto para Jinja2.

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/// tip | Consejo

Al declarar `response_class=HTMLResponse`, la interfaz de usuario de la documentación podrá saber que el response será HTML.

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/// note | Nota Técnica

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

                            * `security_scopes.scopes` terá `[]` (nada) para a *operação de rota* `read_system_status`, porque ele não declarou nenhum `Security` com `scopes`, e sua dependência, `get_current_user`, não declara nenhum `scopes` também.

/// tip | Dica

It will include all the routes from that router as part of it.

/// note | Technical Details

It will actually internally create a *path operation* for each *path operation* that was declared in the `APIRouter`.

So, behind the scenes, it will actually work as if everything was the same single app.

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/// check

You don't have to worry about performance when including routers.

Como cada modelo SQLModel também é um modelo Pydantic, você pode usá-lo nas mesmas **anotações de tipo** que usaria para modelos Pydantic.

Por exemplo, se você declarar um parâmetro do tipo `Hero`, ele será lido do **corpo JSON**.

Da mesma forma, você pode declará-lo como o **tipo de retorno** da função, e então o formato dos dados aparecerá na interface de documentação automática da API.

uma `Response` diretamente (ou qualquer subclasse, como `JSONResponse`), os dados não serão convertidos automaticamente (mesmo que você declare um `response_model`), e a documentação não será gerada automaticamente (por exemplo, incluindo o "media type", no cabeçalho HTTP `Content-Type` como parte do esquema OpenAPI gerado).

Mas você também pode declarar a `Response` que você deseja utilizar (e.g. qualquer subclasse de `Response`), em um *decorador de operação de rota* utilizando o parâmetro...

Pero eso aún no es tan útil. Vamos a hacer que nos dé el usuario actual.

## Crear un modelo de usuario

Primero, vamos a crear un modelo de usuario con Pydantic.

De la misma manera que usamos Pydantic para declarar cuerpos, podemos usarlo en cualquier otra parte:

{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[5,12:6] *}

## Crear una dependencia `get_current_user`

Vamos a crear una dependencia `get_current_user`.

Normalmente se utilizan para declarar permisos de seguridad específicos, por ejemplo:

* `users:read` o `users:write` son ejemplos comunes.
* `instagram_basic` es usado por Facebook / Instagram.
* `https://www.googleapis.com/auth/drive` es usado por Google.

/// info | Información

En OAuth2 un "scope" es solo un string que declara un permiso específico requerido.

# Body - Fields { #body-fields }

The same way you can declare additional validation and metadata in *path operation function* parameters with `Query`, `Path` and `Body`, you can declare validation and metadata inside of Pydantic models using Pydantic's `Field`.

## Import `Field` { #import-field }

First, you have to import it:

{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[4] *}


/// warning

* La documentación alternativa también reflejará el nuevo parámetro de query y body:

![ReDoc](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-06-redoc-02.png)

### Resumen

En resumen, declaras **una vez** los tipos de parámetros, body, etc. como parámetros de función.

Lo haces con tipos estándar modernos de Python.

No tienes que aprender una nueva sintaxis, los métodos o clases de un paquete específico, etc.

This will make `tags` be a list, although it doesn't declare the type of the elements of the list.

## List fields with type parameter { #list-fields-with-type-parameter }

But Python has a specific way to declare lists with internal types, or "type parameters":

### Import typing's `List` { #import-typings-list }

In Python 3.9 and above you can use the standard `list` to declare these type annotations as we'll see below. 💡