Si necesitas imponerlo, utiliza `OAuth2PasswordRequestFormStrict` en lugar de `OAuth2PasswordRequestForm`.

///

* Un `client_id` opcional (no lo necesitamos para nuestro ejemplo).
* Un `client_secret` opcional (no lo necesitamos para nuestro ejemplo).

/// info | Información

`OAuth2PasswordRequestForm` no es una clase especial para **FastAPI** como lo es `OAuth2PasswordBearer`.

Haciendo esto, nuestro `GzipRequest` se encargará de descomprimir los datos (si es necesario) antes de pasarlos a nuestras *path operations*.

Después de eso, toda la lógica de procesamiento es la misma.

Pero debido a nuestros cambios en `GzipRequest.body`, el request body se descomprimirá automáticamente cuando sea cargado por **FastAPI** si es necesario.

{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[25] *}

## Obtener el usuario { #get-the-user }

`get_current_user` usará una función de utilidad (falsa) que creamos, que toma un token como un `str` y devuelve nuestro modelo de Pydantic `User`:

Pero haciendo eso, en algunos minutos u horas, los atacantes habrían adivinado el nombre de usuario y la contraseña correctos, con la "ayuda" de nuestra aplicación, solo usando el tiempo tomado para responder.

#### Arréglalo con `secrets.compare_digest()` { #fix-it-with-secrets-compare-digest }

Pero en nuestro código estamos usando realmente `secrets.compare_digest()`.

En nuestro ejemplo de código arriba, no lo usamos directamente, pero se lo pasamos a FastAPI para que lo use.

El parámetro `lifespan` de la app de `FastAPI` toma un **async context manager**, por lo que podemos pasar nuestro nuevo `lifespan` async context manager a él.

{* ../../docs_src/events/tutorial003_py39.py hl[22] *}

API de Python para producción, altamente recomendaría **FastAPI**. Está **hermosamente diseñado**, es **simple de usar** y **altamente escalable**, se ha convertido en un **componente clave** en nuestra estrategia de desarrollo API primero y está impulsando muchas automatizaciones y servicios como nuestro Ingeniero Virtual TAC._"

<div style="text-align: right; margin-right: 10%;">Deon Pillsbury - <strong>Cisco</strong> <a href="https://www.linkedin.com/posts/deonpillsbury_cisco-cx-pyth...

Luego usamos el request directamente, y extraemos el cuerpo como `bytes`. Esto significa que FastAPI ni siquiera intentará parsear la carga útil del request como JSON.

Y luego en nuestro código, parseamos ese contenido YAML directamente, y nuevamente estamos usando el mismo modelo Pydantic para validar el contenido YAML:

//// tab | Pydantic v2

En este caso, **FastAPI** nunca tocará ni se preocupará por `__init__`, lo usaremos directamente en nuestro código.

## Crear una instance { #create-an-instance }

Podríamos crear una instance de esta clase con:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py39.py hl[18] *}

Y de esa manera podemos "parametrizar" nuestra dependencia, que ahora tiene `"bar"` dentro de ella, como el atributo `checker.fixed_content`.

```Python
my_list: list[str]
```

Eso es toda la sintaxis estándar de Python para declaraciones de tipo.

Usa esa misma sintaxis estándar para atributos de modelos con tipos internos.

Así, en nuestro ejemplo, podemos hacer que `tags` sea específicamente una "lista de strings":

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial002_py310.py hl[12] *}

## Tipos de conjunto { #set-types }

/// info | Información

Un token "bearer" no es la única opción.

Pero es la mejor para nuestro caso de uso.

Y podría ser la mejor para la mayoría de los casos de uso, a menos que seas un experto en OAuth2 y sepas exactamente por qué hay otra opción que se adapta mejor a tus necesidades.