## Dependências parametrizadas { #parameterized-dependencies }

Todas as dependências que vimos até agora são funções ou classes fixas.

Mas podem ocorrer casos onde você deseja ser capaz de definir parâmetros na dependência, sem ter a necessidade de declarar diversas funções ou classes.

Vamos imaginar que queremos ter uma dependência que verifica se o parâmetro de consulta `q` possui um valor fixo.

{* ../../docs_src/additional_status_codes/tutorial001_an_py310.py hl[4,25] *}

/// warning | Advertencia

Cuando devuelves un `Response` directamente, como en el ejemplo anterior, se devuelve directamente.

No se serializará con un modelo, etc.

Asegúrate de que tenga los datos que deseas que tenga y que los valores sean JSON válidos (si estás usando `JSONResponse`).

```

No está encriptado, por lo que cualquiera podría recuperar la información de los contenidos.

Pero está firmado. Así que, cuando recibes un token que has emitido, puedes verificar que realmente lo emitiste.

De esta manera, puedes crear un token con una expiración de, digamos, 1 semana. Y luego, cuando el usuario regresa al día siguiente con el token, sabes que el usuario todavía está registrado en tu sistema.

Un middleware no tiene que estar hecho para FastAPI o Starlette para funcionar, siempre que siga la especificación ASGI.

En general, los middlewares ASGI son clases que esperan recibir una aplicación ASGI como primer argumento.

Entonces, en la documentación de middlewares ASGI de terceros probablemente te indicarán que hagas algo como:

```Python
from unicorn import UnicornMiddleware

As rotas são declaradas em um único lugar, usando funções declaradas em outros lugares (em vez de usar decorators que possam ser colocados diretamente acima da função que lida com o endpoint). Isso é mais próximo de como o Django faz do que de como o Flask (e o Starlette) fazem. Separa no código coisas que são relativamente bem acopladas.

Puedes crear una subclase personalizada de `StreamingResponse` que establezca el header `Content-Type` al tipo de datos que estás transmitiendo.

Por ejemplo, puedes crear un `PNGStreamingResponse` que establezca el header `Content-Type` a `image/png` usando el atributo `media_type`:

* **Uvicorn**:
    * Terá a melhor performance, já que ele não tem muito código extra além do servidor em si.
    * Você não conseguiria escrever uma aplicação em Uvicorn diretamente. Isso significa que seu código deveria conter, mais ou menos, todo o código fornecido pelo Starlette (ou **FastAPI**). E se você fizesse isso, sua aplicação final poderia ter a mesma sobrecarga que utilizar um _framework_ que minimiza o código e _bugs_ da sua aplicação.

```JSON
{"item_id":3}
```

/// check | Verifique
Perceba que o valor que sua função recebeu (e retornou) é `3`, como um `int` do Python, não uma string `"3"`.

Então, com essa declaração de tipo, o **FastAPI** fornece <dfn title="convertendo a string que vem de um request HTTP em dados Python">"parsing"</dfn> automático do request.
///

## Validação de dados { #data-validation }

Crie parâmetros de arquivo da mesma forma que você faria para `Body` ou `Form`:

{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_an_py310.py hl[9] *}

/// info | Informação

`File` é uma classe que herda diretamente de `Form`.

Mas lembre-se que quando você importa `Query`, `Path`, `File` e outros de `fastapi`, eles são, na verdade, funções que retornam classes especiais.

///

/// tip | Dica

/// info | Información

Fíjate que solo estamos declarando una dependencia en la *path operation function*, `query_or_cookie_extractor`.

Pero **FastAPI** sabrá que tiene que resolver `query_extractor` primero, para pasar los resultados de eso a `query_or_cookie_extractor` al llamarlo.

///

```mermaid
graph TB

query_extractor(["query_extractor"])