En este caso, este `__call__` es lo que **FastAPI** usará para comprobar parámetros adicionales y sub-dependencias, y es lo que llamará para pasar un valor al parámetro en tu *path operation function* más adelante.

## Parametrizar la instance { #parameterize-the-instance }

Y ahora, podemos usar `__init__` para declarar los parámetros de la instance que podemos usar para "parametrizar" la dependencia:

Puedes usar las mismas *funciones* de dependencia que usas normalmente.

### Requisitos de dependencia { #dependency-requirements }

Pueden declarar requisitos de request (como headers) u otras sub-dependencias:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py39.py hl[8,13] *}

### Lanzar excepciones { #raise-exceptions }

Você pode enviar (e receber) muitas mensagens:

<img src="/img/tutorial/websockets/image04.png">

E todas elas usarão a mesma conexão WebSocket.

## Usando `Depends` e outros { #using-depends-and-others }

Nos endpoints WebSocket você pode importar do `fastapi` e usar:

* `Depends`
* `Security`
* `Cookie`
* `Header`
* `Path`
* `Query`

Y una subclase de `APIRoute` para usar esa clase de request personalizada.

### Crear una clase personalizada `GzipRequest` { #create-a-custom-gziprequest-class }

/// tip | Consejo

Este es un ejemplo sencillo para demostrar cómo funciona. Si necesitas soporte para Gzip, puedes usar el [`GzipMiddleware`](../advanced/middleware.md#gzipmiddleware){.internal-link target=_blank} proporcionado.

Crea un instance PasswordHash con configuraciones recomendadas: se usará para hacer el hash y verificar las contraseñas.

/// tip | Consejo

pwdlib también soporta el algoritmo de hashing bcrypt pero no incluye algoritmos legacy; para trabajar con hashes desactualizados, se recomienda usar el paquete passlib.

Y puedes usar cualquier modelo o datos para los requisitos de seguridad (en este caso, un modelo de Pydantic `User`).

Pero no estás limitado a usar algún modelo de datos, clase o tipo específico.

¿Quieres tener un `id` y `email` y no tener un `username` en tu modelo? Claro. Puedes usar estas mismas herramientas.

Después de eso, necesitarías **instalar** FastAPI y cualquier otro **paquete** que desees usar.

Para instalar paquetes normalmente usarías el comando `pip` que viene con Python (o alternativas similares).

Sin embargo, si solo usas `pip` directamente, los paquetes se instalarían en tu **entorno global de Python** (la instalación global de Python).

### El Problema { #the-problem }

////

Essas informações extras serão adicionadas como estão ao **JSON Schema** de saída para esse modelo e serão usadas na documentação da API.

//// tab | Pydantic v2

Puedes limitar las líneas usadas del docstring de una *path operation function* para OpenAPI.

Añadir un `\f` (un carácter de separación de página escapado) hace que **FastAPI** trunque la salida usada para OpenAPI en este punto.

No aparecerá en la documentación, pero otras herramientas (como Sphinx) podrán usar el resto.

E você pode usar qualquer modelo ou dado para os requisitos de segurança (neste caso, um modelo Pydantic `User`).

Mas você não está restrito a usar um modelo de dados, classe ou tipo específico.

Você quer ter apenas um `id` e `email`, sem incluir nenhum `username` no modelo? Claro. Você pode usar essas mesmas ferramentas.