### Crear una dependencia, o "dependable" { #create-a-dependency-or-dependable }

Primero enfoquémonos en la dependencia.

Es solo una función que puede tomar todos los mismos parámetros que una *path operation function* puede tomar:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[8:9] *}

Eso es todo.

**2 líneas**.

Y tiene la misma forma y estructura que todas tus *path operation functions*.

def some_function(data: Any):
    print(data)
```

### Tipos genéricos { #generic-types }

Algunos tipos pueden tomar "parámetros de tipo" entre corchetes, para definir sus tipos internos, por ejemplo una "lista de strings" se declararía `list[str]`.

Estos tipos que pueden tomar parámetros de tipo se llaman **Tipos Genéricos** o **Genéricos**.

En lugar de eso, al ser un sistema "asíncrono", una vez terminado, la tarea puede esperar un poco en la cola (algunos microsegundos) para que la computadora / programa termine lo que salió a hacer, y luego regrese para tomar los resultados y continuar trabajando con ellos.

* Ejecución al iniciar
* Reinicios
* Replicación (la cantidad de procesos en ejecución)
* Memoria
* Pasos previos antes de iniciar

Comprender estas ideas y cómo aplicarlas debería darte la intuición necesaria para tomar decisiones al configurar y ajustar tus implementaciones. 🤓

* Reinicializações
* Replicação (o número de processos em execução)
* Memória
* Etapas anteriores antes de iniciar

Entender essas ideias e como aplicá-las deve lhe dar a intuição necessária para tomar qualquer decisão ao configurar e ajustar suas implantações. 🤓

Una de las principales funcionalidades necesitadas por los sistemas API es la "<dfn title="también llamado marshalling, conversión">serialización</dfn>" de datos, que consiste en tomar datos del código (Python) y convertirlos en algo que pueda ser enviado a través de la red. Por ejemplo, convertir un objeto que contiene datos de una base de datos en un objeto JSON. Convertir objetos `datetime` en strings, etc.