El problema más complejo es construir un proveedor de autenticación/autorización como esos, pero **FastAPI** te da las herramientas para hacerlo fácilmente, mientras hace el trabajo pesado por ti.

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## Utilidades de **FastAPI**

FastAPI proporciona varias herramientas para cada uno de estos esquemas de seguridad en el módulo `fastapi.security` que simplifican el uso de estos mecanismos de seguridad.

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## Aprende Más

Puedes aprender más sobre **GraphQL** en la <a href="https://graphql.org/" class="external-link" target="_blank">documentación oficial de GraphQL</a>.

Si estás usando contenedores, por ejemplo con Docker o Kubernetes, te contaré más sobre eso en el próximo capítulo: [FastAPI en Contenedores - Docker](docker.md){.internal-link target=_blank}.

En particular, cuando corras en **Kubernetes** probablemente **no** querrás usar workers y en cambio correr **un solo proceso de Uvicorn por contenedor**, pero te contaré sobre eso más adelante en ese capítulo.

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## Múltiples Workers

Probablemente aún querremos mantenerlo para OpenAPI en general, ya que eso asegurará que los operation IDs sean **únicos**.

Pero para el cliente generado podríamos **modificar** los operation IDs de OpenAPI justo antes de generar los clientes, solo para hacer esos nombres de métodos más bonitos y **limpios**.

Así que, incluso con el código anterior que no usa Pydantic explícitamente, FastAPI está usando Pydantic para convertir esos dataclasses estándar en su propia versión de dataclasses de Pydantic.

Y por supuesto, soporta lo mismo:

* validación de datos
* serialización de datos
* documentación de datos, etc.

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## Dependencias con `yield`, `HTTPException`, `except` y Tareas en Background

/// warning | Advertencia

Probablemente no necesites estos detalles técnicos, puedes omitir esta sección y continuar abajo.

Estos detalles son útiles principalmente si estabas usando una versión de FastAPI anterior a 0.106.0 y usabas recursos de dependencias con `yield` en tareas en background.

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Y luego, podrías darle ese token JWT a un usuario (o bot), y ellos podrían usarlo para realizar esas acciones (conducir el coche, o editar el artículo del blog) sin siquiera necesitar tener una cuenta, solo con el token JWT que tu API generó para eso.

Usando estas ideas, JWT puede ser utilizado para escenarios mucho más sofisticados.

### Resumen de actualizaciones parciales

En resumen, para aplicar actualizaciones parciales deberías:

* (Opcionalmente) usar `PATCH` en lugar de `PUT`.
* Recuperar los datos almacenados.
* Poner esos datos en un modelo de Pydantic.
* Generar un `dict` sin valores por defecto del modelo de entrada (usando `exclude_unset`).

Y también puedes declarar validaciones numéricas:

* `gt`: `g`reater `t`han
* `ge`: `g`reater than or `e`qual
* `lt`: `l`ess `t`han
* `le`: `l`ess than or `e`qual

/// info | Información

`Query`, `Path` y otras clases que verás más adelante son subclases de una clase común `Param`.

Solo ten en cuenta que cuando leas "servidor" en general, podría referirse a una de esas dos cosas.

Al referirse a la máquina remota, es común llamarla **servidor**, pero también **máquina**, **VM** (máquina virtual), **nodo**. Todos esos se refieren a algún tipo de máquina remota, generalmente con Linux, donde ejecutas programas.

## Instala el Programa del Servidor