### 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.

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.

* 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. 🤓

### `HTMLResponse` { #htmlresponse }

Toma algún texto o bytes y devuelve un response HTML, como leíste arriba.

### `PlainTextResponse` { #plaintextresponse }

Toma algún texto o bytes y devuelve un response de texto plano.

{* ../../docs_src/custom_response/tutorial005_py310.py hl[2,7,9] *}

### `JSONResponse` { #jsonresponse }

Toma algunos datos y devuelve un response codificado como `application/json`.

En este caso, [OpenAPI](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification) es una especificación que dicta cómo definir un esquema de tu API.

Esta definición de esquema incluye los paths de tu API, los posibles parámetros que toman, etc.

#### Esquema de Datos { #data-schema }

El término "esquema" también podría referirse a la forma de algunos datos, como el contenido JSON.

            final Map<String, String> jcifsParams = paramMap.entrySet()
                    .stream()
                    .filter(e -> e.getKey().startsWith("jcifs."))
                    .collect(Collectors.toMap(Entry::getKey, Entry::getValue));
            if (!jcifsParams.isEmpty()) {
                config.setNtlmParameters(jcifsParams);
            }
        } else if (Constants.FORM.equals(scheme)) {

            Map<String, Node> nodes = node.stream()
                    .collect(Collectors.toMap(n -> getDependencyKey(n.getDependency()), Function.identity()));
            Map<String, Dependency> directDependencies = model.getDependencies().stream()
                    .filter(dependency -> !"import".equals(dependency.getScope()))
                    .collect(Collectors.toMap(
                            DefaultConsumerPomBuilder::getDependencyKey,