Definir validaciones extra para tipos de datos usando el valor "default" de los atributos del modelo. Esto mejora el soporte del editor y no estaba disponible en Pydantic antes.

Esto en realidad inspiró la actualización de partes de Pydantic, para soportar el mismo estilo de declaración de validación (toda esta funcionalidad ya está disponible en Pydantic).

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### <a href="https://github.com/hugapi/hug" class="external-link" target="_blank">Hug</a>

Y todas ellas pueden usar `yield`.

En este caso, `dependency_c`, para ejecutar su código de salida, necesita que el valor de `dependency_b` (aquí llamado `dep_b`) todavía esté disponible.

Y, a su vez, `dependency_b` necesita que el valor de `dependency_a` (aquí llamado `dep_a`) esté disponible para su código de salida.

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008_an_py39.py hl[18:19,26:27] *}

Cela a en fait inspiré la mise à jour de certaines parties de Pydantic, afin de supporter le même style de déclaration de validation (toute cette fonctionnalité est maintenant déjà disponible dans Pydantic).

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/// tip | Consejo

Si ya estás usando la versión **0.99.0 o superior** de **FastAPI**, probablemente puedes **omitir** estos detalles.

Son más relevantes para versiones más antiguas, antes de que OpenAPI 3.1.0 estuviera disponible.

Puedes considerar esto una breve lección de **historia** de OpenAPI y JSON Schema. 🤓

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/// warning | Advertencia

### En un Servidor Remoto

<img src="/img/tutorial/custom-response/image01.png">

## Responses disponibles

Aquí hay algunos de los responses disponibles.

Ten en cuenta que puedes usar `Response` para devolver cualquier otra cosa, o incluso crear una sub-clase personalizada.

/// note | Nota Técnica

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

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

Esa información está disponible en el **JSON Schema** de OpenAPI de la aplicación, y luego se muestra en la documentación de la API (por Swagger UI).

límites de memoria y requisitos en tus configuraciones para tu sistema de gestión de contenedores (por ejemplo, en **Kubernetes**). De esa manera, podrá **replicar los contenedores** en las **máquinas disponibles** teniendo en cuenta la cantidad de memoria necesaria por ellos, y la cantidad disponible en las máquinas en el cluster.

Si tu aplicación es **simple**, probablemente esto **no será un problema**, y puede que no necesites especificar límites de memoria estrictos. Pero si estás **usando...

/// tip | Consejo

Tener el modelo de retorno asegurando que un valor siempre esté disponible y siempre sea `int` (no `None`) es muy útil para los clientes de la API, pueden escribir código mucho más simple teniendo esta certeza.

```

y utilizará ese.

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Un detalle importante es que pondrá el path del entorno virtual al **comienzo** de la variable `PATH`. El sistema lo encontrará **antes** que cualquier otro Python disponible. De esta manera, cuando ejecutes `python`, utilizará el Python **del entorno virtual** en lugar de cualquier otro `python` (por ejemplo, un `python` de un entorno global).