## Verificar el `username` y la forma de los datos { #verify-the-username-and-data-shape }

Verificamos que obtenemos un `username`, y extraemos los scopes.

Y luego validamos esos datos con el modelo de Pydantic (capturando la excepción `ValidationError`), y si obtenemos un error leyendo el token JWT o validando los datos con Pydantic, lanzamos la `HTTPException` que creamos antes.

Esto puede ser muy útil para configurar **recursos** que necesitas usar para toda la app, y que son **compartidos** entre requests, y/o que necesitas **limpiar** después. Por ejemplo, un pool de conexiones a una base de datos, o cargando un modelo de machine learning compartido.

## Caso de Uso { #use-case }

Empecemos con un ejemplo de **caso de uso** y luego veamos cómo resolverlo con esto.

Si vas a la **UI de la documentación de la API** en `/docs` podrás ver la **documentación** de cookies para tus *path operations*.

Pero incluso si **rellenas los datos** y haces clic en "Execute", como la UI de la documentación funciona con **JavaScript**, las cookies no se enviarán y verás un mensaje de **error** como si no hubieras escrito ningún valor.

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## Resumen { #recap }

* Un parámetro de query `skip` que es un `int`, con un valor por defecto de `0`.
* Un parámetro de query `limit` que es un `int`, con un valor por defecto de `100`.

En ambos casos, los datos serán convertidos, validados, documentados en el esquema de OpenAPI, etc.

## Úsalo { #use-it }

Ahora puedes declarar tu dependencia usando esta clase.

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial002_an_py310.py hl[19] *}

Declara los parámetros de **cookie** que necesites en un **modelo de Pydantic**, y luego declara el parámetro como `Cookie`:

{* ../../docs_src/cookie_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:12,16] *}

**FastAPI** **extraerá** los datos para **cada campo** de las **cookies** recibidas en el request y te entregará el modelo de Pydantic que definiste.

## Revisa la Documentación { #check-the-docs }

Esto no es una limitación de **FastAPI**, es parte del protocolo HTTP.

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## Resumen { #recap }

sería válida para usar como una dependencia en **FastAPI**.

De hecho, FastAPI usa esos dos decoradores internamente.

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## Una dependencia de base de datos con `yield` { #a-database-dependency-with-yield }

Por ejemplo, podrías usar esto para crear una sesión de base de datos y cerrarla después de finalizar.

Solo el código anterior e incluyendo el `yield` statement se ejecuta antes de crear un response:

{* ../../docs_src/response_headers/tutorial002_py310.py hl[1, 7:8] *}

Y luego puedes devolver cualquier objeto que necesites, como harías normalmente (un `dict`, un modelo de base de datos, etc).

Y si declaraste un `response_model`, aún se usará para filtrar y convertir el objeto que devolviste.

Y hay un [Docker Hub](https://hub.docker.com/) público con **imágenes de contenedores oficiales** pre-hechas para muchas herramientas, entornos, bases de datos y aplicaciones.

Por ejemplo, hay una [Imagen de Python](https://hub.docker.com/_/python) oficial.

Y hay muchas otras imágenes para diferentes cosas como bases de datos, por ejemplo para:

* [PostgreSQL](https://hub.docker.com/_/postgres)
* [MySQL](https://hub.docker.com/_/mysql)

### Documentación de la API { #api-docs }

Si vas a `/docs`, verás que tiene los **esquemas** para los datos a enviar en requests y recibir en responses:

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image01.png">

Puedes ver esos esquemas porque fueron declarados con los modelos en la app.