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 }

```

## Media types adicionales para el response principal { #additional-media-types-for-the-main-response }

Puedes usar este mismo parámetro `responses` para agregar diferentes media type para el mismo response principal.

Por ejemplo, puedes agregar un media type adicional de `image/png`, declarando que tu *path operation* puede devolver un objeto JSON (con media type `application/json`) o una imagen PNG:

# Parámetros de Path y Validaciones Numéricas { #path-parameters-and-numeric-validations }

De la misma manera que puedes declarar más validaciones y metadatos para los parámetros de query con `Query`, puedes declarar el mismo tipo de validaciones y metadatos para los parámetros de path con `Path`.

## Importar Path { #import-path }

Primero, importa `Path` de `fastapi`, e importa `Annotated`:

## Usa un parámetro `Response` { #use-a-response-parameter }

Puedes declarar un parámetro de tipo `Response` en tu *path operation function* (como puedes hacer para cookies).

Y luego puedes establecer headers en ese objeto de response *temporal*.

{* ../../docs_src/response_headers/tutorial002_py39.py hl[1, 7:8] *}

Es posible recibir headers duplicados. Eso significa, el mismo header con múltiples valores.

Puedes definir esos casos usando una lista en la declaración del tipo.

Recibirás todos los valores del header duplicado como una `list` de Python.

Por ejemplo, para declarar un header de `X-Token` que puede aparecer más de una vez, puedes escribir:

{* ../../docs_src/header_params/tutorial003_an_py310.py hl[9] *}

    * Luego devuelve la `response` generada por la correspondiente *path operation*.
* Puedes entonces modificar aún más la `response` antes de devolverla.

{* ../../docs_src/middleware/tutorial001_py39.py hl[8:9,11,14] *}

/// tip | Consejo

Ten en cuenta que los dataclasses no pueden hacer todo lo que los modelos de Pydantic pueden hacer.

Así que, podrías necesitar seguir usando modelos de Pydantic.

Pero si tienes un montón de dataclasses por ahí, este es un buen truco para usarlos para potenciar una API web usando FastAPI. 🤓

///

## Dataclasses en `response_model` { #dataclasses-in-response-model }

También puedes usar `dataclasses` en el parámetro `response_model`:

Probablemente puedas saltarte esta parte.

///

Hay una forma alternativa de definir esta lógica para ser ejecutada durante el *startup* y durante el *shutdown*.

Puedes definir manejadores de eventos (funciones) que necesitan ser ejecutadas antes de que la aplicación se inicie, o cuando la aplicación se está cerrando.

Estas funciones pueden ser declaradas con `async def` o `def` normal.

* Procesamiento de datos:
  * Por ejemplo, supongamos que recibes un archivo que debe pasar por un proceso lento, puedes devolver un response de "Accepted" (HTTP 202) y procesar el archivo en segundo plano.

## Usando `BackgroundTasks` { #using-backgroundtasks }

## URLs de Docs { #docs-urls }

Puedes configurar las dos interfaces de usuario de documentación incluidas:

* **Swagger UI**: servida en `/docs`.
    * Puedes establecer su URL con el parámetro `docs_url`.
    * Puedes deshabilitarla estableciendo `docs_url=None`.
* **ReDoc**: servida en `/redoc`.
    * Puedes establecer su URL con el parámetro `redoc_url`.
    * Puedes deshabilitarla estableciendo `redoc_url=None`.