unar "libc6_2.12.1-0ubuntu6_amd64.deb" && \
      tar -C "${TARGET}" -xvzf "libc6_2.12.1-0ubuntu6_amd64/data.tar.gz" && \
      rm -rf "libc6_2.12.1-0ubuntu6_amd64.deb" "libc6_2.12.1-0ubuntu6_amd64"
  # Download binary glibc 2.12 development library release.
  wget "http://old-releases.ubuntu.com/ubuntu/pool/main/e/eglibc/libc6-dev_2.12.1-0ubuntu6_amd64.deb" && \
      unar "libc6-dev_2.12.1-0ubuntu6_amd64.deb" && \

		return d.r.Read(p)
	}
	return 0, errors.New("reader closed")
}

func (d *disconnectReader) Close() error {
	d.mu.Lock()
	d.r = nil
	d.mu.Unlock()
	return nil
}

func untar(ctx context.Context, r io.Reader, putObject func(reader io.Reader, info os.FileInfo, name string) error, o untarOptions) error {
	bf := bufio.NewReader(r)
	switch f := detect(bf); f {
	case formatGzip:

        self.name = name


fluffy = Cat(name="Mr Fluffy")
```

En este caso, `fluffy` es una instance de la clase `Cat`.

Y para crear `fluffy`, estás "llamando" a `Cat`.

Entonces, una clase en Python también es un **callable**.

Entonces, en **FastAPI**, podrías usar una clase de Python como una dependencia.

Veamos cómo hacer uso de una subclase personalizada de `Request` para descomprimir requests gzip.

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

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

/// tip | Consejo

Que cuando se llaman, retornan instances de clases con el mismo nombre.

Así que importas `Query`, que es una función. Y cuando la llamas, retorna una instance de una clase también llamada `Query`.

Estas funciones están allí (en lugar de usar simplemente las clases directamente) para que tu editor no marque errores sobre sus tipos.

Estarían asociados al mismo "campo de formulario" enviado usando "form data".

Para usar eso, declara una lista de `bytes` o `UploadFile`:

{* ../../docs_src/request_files/tutorial002_an_py39.py hl[10,15] *}

Recibirás, como se declaró, una `list` de `bytes` o `UploadFile`s.

/// note | Detalles Técnicos

También podrías usar `from starlette.responses import HTMLResponse`.

/// tip | Consejo

Nota que las funciones de prueba son `def` normales, no `async def`.

Y las llamadas al cliente también son llamadas normales, sin usar `await`.

Esto te permite usar `pytest` directamente sin complicaciones.

///

/// note | Nota Técnica

También podrías usar `from starlette.testclient import TestClient`.

Para esos casos, puedes usar el `jsonable_encoder` para convertir tus datos antes de pasarlos a un response:

{* ../../docs_src/response_directly/tutorial001_py310.py hl[5:6,20:21] *}

/// note | Detalles técnicos

También podrías usar `from starlette.responses import JSONResponse`.

{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py39.py hl[1,13] *}

**FastAPI** creará el objeto de tipo `BackgroundTasks` por ti y lo pasará como ese parámetro.

## Crear una función de tarea { #create-a-task-function }

Crea una función para que se ejecute como la tarea en segundo plano.

Es solo una función estándar que puede recibir parámetros.

///

Una variable de entorno (también conocida como "**env var**") es una variable que vive **fuera** del código de Python, en el **sistema operativo**, y podría ser leída por tu código de Python (o por otros programas también).

Las variables de entorno pueden ser útiles para manejar **configuraciones** de aplicaciones, como parte de la **instalación** de Python, etc.

## Crear y Usar Variables de Entorno { #create-and-use-env-vars }