lo ejecutas sin pasar el parámetro 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...

La sintaxis `{"name", "description"}` crea un `set` con esos dos valores.

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

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#### 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

{* ../../docs_src/python_types/tutorial004.py hl[2] *}

## Declaración de tipos

Acabas de ver el lugar principal para declarar anotaciones de tipos. Como parámetros de función.

Este también es el lugar principal donde los utilizarías con **FastAPI**.

### Tipos simples

Puedes declarar todos los tipos estándar de Python, no solo `str`.

#### Detalles Técnicos de `lru_cache`

`@lru_cache` modifica la función que decora para devolver el mismo valor que se devolvió la primera vez, en lugar de calcularlo nuevamente, ejecutando el código de la función cada vez.

La especificación de OAuth2 en realidad *requiere* un campo `grant_type` con un valor fijo de `password`, pero `OAuth2PasswordRequestForm` no lo obliga.

Si necesitas imponerlo, utiliza `OAuth2PasswordRequestFormStrict` en lugar de `OAuth2PasswordRequestForm`.

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* Un `client_id` opcional (no lo necesitamos para nuestro ejemplo).
* Un `client_secret` opcional (no lo necesitamos para nuestro ejemplo).

/// info | Información

Las rutas se declaran en un solo lugar, usando funciones declaradas en otros lugares (en lugar de usar decoradores que pueden colocarse justo encima de la función que maneja el endpoint). Esto se acerca más a cómo lo hace Django que a cómo lo hace Flask (y Starlette). Separa en el código cosas que están relativamente acopladas.

tarea en background, y usar internamente solo datos que no dependan de los recursos de las dependencias con `yield`.

Por ejemplo, en lugar de usar la misma sesión de base de datos, crearías una nueva sesión de base de datos dentro de la tarea en background, y obtendrías los objetos de la base de datos usando esta nueva sesión. Y luego, en lugar de pasar el objeto de la base de datos como parámetro a la función de tarea en background, pasarías el ID de ese objeto y luego obtendrías el objeto...

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### Funciones de *path operation*

Cuando declaras una *path operation function* con `def` normal en lugar de `async def`, se ejecuta en un threadpool externo que luego es esperado, en lugar de ser llamado directamente (ya que bloquearía el servidor).

Ao validar os dados com o Pydantic nós podemos garantir que temos, por exemplo, exatamente uma `list` de `str` com os escopos e uma `str` com o `username`.

No lugar de, por exemplo, um `dict`, ou alguma outra coisa, que poderia quebrar a aplicação em algum lugar mais tarde, tornando isso um risco de segurança.

    Usar la caché en este paso te **ahorrará** mucho **tiempo** al construir la imagen una y otra vez durante el desarrollo, en lugar de **descargar e instalar** todas las dependencias **cada vez**.

5. Copiar el directorio `./app` dentro del directorio `/code`.