Importez `Enum` et créez une sous-classe qui hérite de `str` et `Enum`.

En héritant de `str` la documentation sera capable de savoir que les valeurs doivent être de type `string` et pourra donc afficher cette `Enum` correctement.

Créez ensuite des attributs de classe avec des valeurs fixes, qui seront les valeurs autorisées pour cette énumération.

{* ../../docs_src/path_params/tutorial005.py hl[1,6:9] *}

/// info

Il ne peut pas très bien gérer les modèles imbriqués. Ainsi, si le corps JSON de la requête est un objet JSON comportant des champs internes qui sont à leur tour des objets JSON imbriqués, il ne peut pas être correctement documenté et validé.

/// check | A inspiré **FastAPI** à

Utiliser les types Python pour bénéficier d'un excellent support de l'éditeur.

Esto es algo que tienes que hacer tú mismo en tu código, y asegurarte de usar esas claves JSON.

Es casi lo único que tienes que recordar hacer correctamente tú mismo, para ser compatible con las especificaciones.

Para el resto, **FastAPI** lo maneja por ti.

///

## Actualizar las dependencias

Ahora vamos a actualizar nuestras dependencias.

* ve al paquete padre (el directorio `app/`)...
* y allí, busca el módulo `dependencies` (el archivo en `app/dependencies.py`)...
* y de él, importa la función `get_token_header`.

¡Eso funciona correctamente! 🎉

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De la misma manera, si hubiéramos usado tres puntos `...`, como en:

```Python
from ...dependencies import get_token_header
```

eso significaría:

    * Porque las estructuras de datos de pydantic son solo instances de clases que defines; autocompletado, linting, mypy y tu intuición deberían funcionar correctamente con tus datos validados.
* Valida **estructuras complejas**:
    * Uso de modelos jerárquicos de Pydantic, `List` y `Dict` de `typing` de Python, etc.

///

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

/// warning | Advertencia

Si generas un cliente para una aplicación de FastAPI usando tags, normalmente también separará el código del cliente basándose en los tags.

De esta manera podrás tener las cosas ordenadas y agrupadas correctamente para el código del cliente:

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image06.png">

En este caso tienes:

* `ItemsService`
* `UsersService`

### Nombres de los Métodos del Cliente

<img src="/img/tutorial/behind-a-proxy/image01.png">

Pero si accedemos a la UI de los docs en la URL "oficial" usando el proxy con puerto `9999`, en `/api/v1/docs`, ¡funciona correctamente! 🎉

Puedes verificarlo en <a href="http://127.0.0.1:9999/api/v1/docs" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:9999/api/v1/docs</a>:

<img src="/img/tutorial/behind-a-proxy/image02.png">

Es equivalente a `set(["name", "description"])`.

///

#### Usar `list`s en lugar de `set`s

Si olvidas usar un `set` y usas un `list` o `tuple` en su lugar, FastAPI todavía lo convertirá a un `set` y funcionará correctamente:

{* ../../docs_src/response_model/tutorial006_py310.py hl[29,35] *}

## Resumen

requerido.

Cuando no usas `Annotated` y en su lugar usas el estilo de valor por defecto **(antiguo)**, si llamas a esa función sin FastAPI en **otros lugares**, tienes que **recordar** pasar los argumentos a la función para que funcione correctamente, de lo contrario, los valores serán diferentes de lo que esperas (por ejemplo, `QueryInfo` o algo similar en lugar de `str`). Y tu editor no se quejará, y Python no se quejará al ejecutar esa función, solo cuando los errores dentro de las operaciones...