* Para requests `PUT` a `/items/{item_id}`, leerá el body como JSON:
    * Revisa que tiene un atributo requerido `name` que debe ser un `str`.
    * Revisa que tiene un atributo requerido `price` que debe ser un `float`.
    * Revisa que tiene un atributo opcional `is_offer`, que debe ser un `bool`, si está presente.
    * Todo esto también funcionaría para objetos JSON profundamente anidados.

* La *path operation* `read_own_items` tiene:
    * Scopes requeridos `["items"]` con la dependencia:
    * `get_current_active_user`:
        * La función de dependencia `get_current_active_user` tiene:
            * Scopes requeridos `["me"]` con la dependencia:
            * `get_current_user`:
                * La función de dependencia `get_current_user` tiene:
                    * No requiere scopes por sí misma.

```

La clave aquí es el `await`. Dice a Python que tiene que esperar ⏸ a que `get_burgers(2)` termine de hacer su cosa 🕙 antes de almacenar los resultados en `burgers`. Con eso, Python sabrá que puede ir y hacer algo más 🔀 ⏯ mientras tanto (como recibir otro request).

Para que `await` funcione, tiene que estar dentro de una función que soporte esta asincronía. Para hacer eso, solo declara la función con `async def`:

```Python hl_lines="1"

/// tip | Consejo

Un archivo que comienza con un punto (`.`) es un archivo oculto en sistemas tipo Unix, como Linux y macOS.

Pero un archivo dotenv realmente no tiene que tener ese nombre exacto.

///

Pydantic tiene soporte para leer desde estos tipos de archivos usando un paquete externo. Puedes leer más en [Pydantic Settings: Dotenv (.env) support](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/pydantic_settings/#dotenv-env-support).

Descubrí Molten en las primeras etapas de construcción de **FastAPI**. Y tiene ideas bastante similares:

* Basado en las anotaciones de tipos de Python.
* Validación y documentación a partir de estos tipos.
* Sistema de Inyección de Dependencias.

El *modelo de datos* `HeroUpdate` es algo especial, tiene **todos los mismos campos** que serían necesarios para crear un nuevo héroe, pero todos los campos son **opcionales** (todos tienen un valor por defecto). De esta forma, cuando actualices un héroe, puedes enviar solo los campos que deseas actualizar.

* `description: Union[str, None] = None` (o `str | None = None` en Python 3.10) tiene un valor por defecto de `None`.
* `tax: float = 10.5` tiene un valor por defecto de `10.5`.
* `tags: List[str] = []` tiene un valor por defecto de una list vacía: `[]`.

pero podrías querer omitirlos del resultado si no fueron en realidad almacenados.

# Introducción a Tipos en Python { #python-types-intro }

Python tiene soporte para "anotaciones de tipos" opcionales (también llamadas "type hints").

Estas **"anotaciones de tipos"** o type hints son una sintaxis especial que permite declarar el <dfn title="por ejemplo: str, int, float, bool">tipo</dfn> de una variable.

Al declarar tipos para tus variables, los editores y herramientas te pueden proporcionar un mejor soporte.

* El proceso puede ser **terminado** (o "matado") por ti, o por el sistema operativo. En ese punto, deja de ejecutarse/ser ejecutado, y ya no puede **hacer cosas**.
* Cada aplicación que tienes en ejecución en tu computadora tiene algún proceso detrás, cada programa en ejecución, cada ventana, etc. Y normalmente hay muchos procesos ejecutándose **al mismo tiempo** mientras una computadora está encendida.

Ahora, si generas el cliente de nuevo, verás que tiene los nombres de métodos mejorados:

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image07.png">

Como ves, los nombres de métodos ahora tienen el tag y luego el nombre de la función, ahora no incluyen información del path de la URL y la operación HTTP.