### Acerca de `**user_in.dict()`

#### `.dict()` de Pydantic

`user_in` es un modelo Pydantic de la clase `UserIn`.

Los modelos Pydantic tienen un método `.dict()` que devuelve un `dict` con los datos del modelo.

Así que, si creamos un objeto Pydantic `user_in` como:

```Python
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="******@****.***")
```

y luego llamamos a:

```Python
user_dict = user_in.dict()

Pueden ser tan **profundas** como necesites.

**FastAPI** se encargará de resolverlas.

## Primera dependencia "dependable"

Podrías crear una primera dependencia ("dependable") así:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[8:9] *}

Declara un parámetro de query opcional `q` como un `str`, y luego simplemente lo devuelve.

Luego convertirá y validará los datos. Así que, cuando uses ese objeto `settings`, tendrás datos de los tipos que declaraste (por ejemplo, `items_per_user` será un `int`).

### Usar el `settings`

Luego puedes usar el nuevo objeto `settings` en tu aplicación:

```

</div>

## Revisa

Ve a la documentación interactiva en: <a href="http://127.0.0.1:8000/docs" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/docs</a>.

Verás algo así:

<img src="/img/tutorial/security/image01.png">

/// check | ¡Botón de autorización!

Ya tienes un nuevo y brillante botón de "Authorize".

De esta manera, en muchos casos puedes aprender sobre contenedores y Docker y reutilizar ese conocimiento con muchas herramientas y componentes diferentes.

Así, ejecutarías **múltiples contenedores** con diferentes cosas, como una base de datos, una aplicación de Python, un servidor web con una aplicación frontend en React, y conectarlos entre sí a través de su red interna.

### Estructura de archivos del proyecto

Supongamos que la estructura de archivos de tu proyecto se ve así:

```
.
├── app
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py
```

Ahora crea un directorio para almacenar esos archivos estáticos.

Tu nueva estructura de archivos podría verse así:

```
.
├── app
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py
└── static/
```

### Descarga los archivos

Así que enfoquémonos en los casos principales, donde podría colapsar por completo en algunos casos particulares **en el futuro**, y aún así tenga sentido reiniciarla.

///

**FastAPI** no es en realidad una alternativa a **Requests**. Su ámbito es muy diferente.

De hecho, sería común usar Requests *dentro* de una aplicación FastAPI.

Aun así, FastAPI se inspiró bastante en Requests.

**Requests** es un paquete para *interactuar* con APIs (como cliente), mientras que **FastAPI** es un paquete para *construir* APIs (como servidor).

/// tip | Consejo

Nota que en este caso, estamos declarando un parámetro de path además del parámetro del request.

Así que, el parámetro de path será extraído, validado, convertido al tipo especificado y anotado con OpenAPI.

De la misma manera, puedes declarar cualquier otro parámetro como normalmente, y adicionalmente, obtener también el `Request`.

Y el código de tu aplicación hace algo así como:

```Python
if "stanleyjobsox" == "stanleyjobson" and "love123" == "swordfish":
    ...
```

Python tendrá que comparar todo `stanleyjobso` en ambos `stanleyjobsox` y `stanleyjobson` antes de darse cuenta de que ambas strings no son las mismas. Así que tomará algunos microsegundos extra para responder "Nombre de usuario o contraseña incorrectos".