Wir deklarieren auch einen speziellen Parameter vom Typ `SecurityScopes`, der aus `fastapi.security` importiert wird.

Diese `SecurityScopes`-Klasse ähnelt `Request` (`Request` wurde verwendet, um das Request-Objekt direkt zu erhalten).

{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[9,106] *}

## Die `scopes` verwenden { #use-the-scopes }

Der Parameter `security_scopes` wird vom Typ `SecurityScopes` sein.

Esto probablemente no es tan importante o necesario si usas `Annotated`.

///

Supongamos que quieres declarar el parámetro de query `q` como un `str` requerido.

Y no necesitas declarar nada más para ese parámetro, así que realmente no necesitas usar `Query`.

Pero aún necesitas usar `Path` para el parámetro de path `item_id`. Y no quieres usar `Annotated` por alguna razón.

This doesn't go inside of each JSON Schema contained in OpenAPI, this goes outside, in the *path operation* directly.

### Using the `openapi_examples` Parameter { #using-the-openapi-examples-parameter }

You can declare the OpenAPI-specific `examples` in FastAPI with the parameter `openapi_examples` for:

* `Path()`
* `Query()`
* `Header()`
* `Cookie()`
* `Body()`
* `Form()`
* `File()`

# Cookie Parameter Models { #cookie-parameter-models }

If you have a group of **cookies** that are related, you can create a **Pydantic model** to declare them. 🍪

This would allow you to **re-use the model** in **multiple places** and also to declare validations and metadata for all the parameters at once. 😎

/// note

This is supported since FastAPI version `0.115.0`. 🤓

///

/// tip

/**
 * An interface for representing and manipulating an origin node's adjacent nodes and edge values in
 * a {@link Graph}.
 *
 * @author James Sexton
 * @param <N> Node parameter type
 * @param <V> Value parameter type
 */
interface GraphConnections<N, V> {

  Set<N> adjacentNodes();

  Set<N> predecessors();

  Set<N> successors();

  /**
   * Returns an iterator over the incident edges.

E com qualquer retorno que você desejar.

Neste caso, a dependência espera por:

* Um parâmetro de consulta opcional `q` do tipo `str`.
* Um parâmetro de consulta opcional `skip` do tipo `int`, e igual a `0` por padrão.
* Um parâmetro de consulta opcional `limit` do tipo `int`, e igual a `100` por padrão.

E então retorna um `dict` contendo esses valores.

/// info | Informação

        IncEx | None,
        Doc(
            """
            Pydantic's `include` parameter, passed to Pydantic models to set the
            fields to include.
            """
        ),
    ] = None,
    exclude: Annotated[
        IncEx | None,
        Doc(
            """
            Pydantic's `exclude` parameter, passed to Pydantic models to set the
            fields to exclude.
            """

## Usando `BackgroundTasks` { #using-backgroundtasks }

Primero, importa `BackgroundTasks` y define un parámetro en tu *path operation function* con una declaración de tipo de `BackgroundTasks`:

{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py310.py hl[1,13] *}

**FastAPI** creará el objeto de tipo `BackgroundTasks` por ti y lo pasará como ese parámetro.

## Crear una función de tarea { #create-a-task-function }

Sie übergeben `Depends` nur einen einzigen Parameter.

Dieser Parameter muss so etwas wie eine Funktion sein.

Sie **rufen diese nicht direkt auf** (fügen Sie am Ende keine Klammern hinzu), sondern übergeben sie einfach als Parameter an `Depends()`.

Und diese Funktion akzeptiert Parameter auf die gleiche Weise wie *Pfadoperation-Funktionen*.

/// tip | Tipp

 * This interface provides a contract for different script engine implementations
 * to process template strings with parameter substitution.
 */
public interface ScriptEngine {

    /**
     * Evaluates a template string with the provided parameter map.
     * The template is processed using the script engine's templating mechanism,
     * with parameters from the paramMap substituted into the template.