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

Tal vez recuerdes que los cuerpos de request también se declaran con modelos de Pydantic.

Aquí **FastAPI** no se confundirá porque estás usando `Depends`.

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/// check | Revisa

Por ejemplo, ampliando el modelo anterior, podrías decidir que deseas tener otra clave `importance` en el mismo cuerpo, además de `item` y `user`.

Si lo declaras tal cual, debido a que es un valor singular, **FastAPI** asumirá que es un parámetro de query.

Pero puedes instruir a **FastAPI** para que lo trate como otra clave del cuerpo usando `Body`:

////

//// tab | Pydantic v1

{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_pv1_py310.py hl[13:23] *}

////

Esa información extra se añadirá tal cual al **JSON Schema** generado para ese modelo, y se usará en la documentación de la API.

//// tab | Pydantic v2

No estamos usando `scopes` en este ejemplo, pero la funcionalidad está ahí si la necesitas.

///

Ahora, obtén los datos del usuario desde la base de datos (falsa), usando el `username` del campo del form.

Si no existe tal usuario, devolvemos un error diciendo "Incorrect username or password".

Para el error, usamos la excepción `HTTPException`:

{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[3,79:81] *}

### Revisa el password

{* ../../docs_src/app_testing/test_main.py hl[3] *}

...y tener el código para las pruebas tal como antes.

## Pruebas: ejemplo extendido

Ahora extiende este ejemplo y añade más detalles para ver cómo escribir pruebas para diferentes partes.

### Archivo de aplicación **FastAPI** extendido

* PostgreSQL
* MySQL
* SQLite
* Oracle
* Microsoft SQL Server, etc.

En este ejemplo, usaremos **SQLite**, porque utiliza un solo archivo y Python tiene soporte integrado. Así que puedes copiar este ejemplo y ejecutarlo tal cual.

Más adelante, para tu aplicación en producción, es posible que desees usar un servidor de base de datos como **PostgreSQL**.

/// tip | Consejo

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial005_py310.py hl[2,8] *}

El string será verificado para ser una URL válida, y documentado en JSON Schema / OpenAPI como tal.

## Atributos con listas de submodelos

También puedes usar modelos Pydantic como subtipos de `list`, `set`, etc.:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial006_py310.py hl[18] *}

También existe la posibilidad de que, por alguna razón, tengas un **pico** de uso de tu API. Tal vez se volvió viral, o tal vez otros servicios o bots comienzan a usarla. Y podrías querer tener recursos extra para estar a salvo en esos casos.

Luego podemos probar que se está usando.

## Leer un archivo `.env`

Si tienes muchas configuraciones que posiblemente cambien mucho, tal vez en diferentes entornos, podría ser útil ponerlos en un archivo y luego leerlos desde allí como si fueran variables de entorno.

Pronto también crearemos la verdadera *path operation*.

/// info | Información

Si eres un "Pythonista" muy estricto, tal vez no te guste el estilo del nombre del parámetro `tokenUrl` en lugar de `token_url`.