}
    sink1.writeUtf8("def")
    sink1.close()
    assertFailsWith<ConnectionShutdownException> {
      connection.newStream(headerEntries("c", "cola"), true)
    }
    assertThat(stream1.isOpen).isTrue()
    assertThat(stream2.isOpen).isFalse()
    assertThat(connection.openStreamCount()).isEqualTo(1)

    // Verify the peer received what was expected.

Tienden a requerir configuraciones más complejas, un gestor de cola de mensajes/trabajos, como RabbitMQ o Redis, pero te permiten ejecutar tareas en segundo plano en múltiples procesos, y especialmente, en múltiples servidores.

El código asíncrono simplemente significa que el lenguaje 💬 tiene una forma de decirle a la computadora / programa 🤖 que en algún momento del código, tendrá que esperar que *otra cosa* termine en otro lugar. Digamos que esa *otra cosa* se llama "archivo-lento" 📝.

Entonces, durante ese tiempo, la computadora puede ir y hacer algún otro trabajo, mientras "archivo-lento" 📝 termina.

    byte[] col1 = new byte[] {0x00, 0x01, 0x02, 0x03, 0x04, 0x05, 0x06, 0x07, (byte) 0x80};
    byte[] col2 = new byte[] {0x00, 0x01, 0x02, 0x03, 0x04, 0x05, 0x06, 0x07, (byte) 0x81};
    byte[] col3 = new byte[] {0x00, 0x01, 0x02, 0x03, 0x04, 0x05, 0x06, 0x07, (byte) 0xff};

    ImmutableSet<HashCode> hashCodes =
        ImmutableSet.of(
            SIP_WITH_KEY.hashBytes(col1),
            SIP_WITH_KEY.hashBytes(col2),

    byte[] col1 = new byte[] {0x00, 0x01, 0x02, 0x03, 0x04, 0x05, 0x06, 0x07, (byte) 0x80};
    byte[] col2 = new byte[] {0x00, 0x01, 0x02, 0x03, 0x04, 0x05, 0x06, 0x07, (byte) 0x81};
    byte[] col3 = new byte[] {0x00, 0x01, 0x02, 0x03, 0x04, 0x05, 0x06, 0x07, (byte) 0xff};

    ImmutableSet<HashCode> hashCodes =
        ImmutableSet.of(
            SIP_WITH_KEY.hashBytes(col1),
            SIP_WITH_KEY.hashBytes(col2),

Il n'effectue aucune conversion de données avec les modèles Pydantic, il ne convertit pas le contenu en un autre type, etc.

Cela vous donne beaucoup de flexibilité. Vous pouvez renvoyer n'importe quel type de données, surcharger toute déclaration ou validation de données, etc.

{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_01_py310.py hl[7:10,13:14,18] *}

Avec cela, nous obtenons la prise en charge des outils, des éditeurs et de mypy car ce code est correct en termes de types, et nous bénéficions également du filtrage des données par FastAPI.

Comment cela fonctionne-t-il ? Voyons cela. 🤓

### Annotations de type et outils { #type-annotations-and-tooling }

## Déclarer des champs de liste { #list-fields }

Vous pouvez définir un attribut comme étant un sous-type. Par exemple, une `list` Python :

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial001_py310.py hl[12] *}

Cela fera de `tags` une liste, bien que le type des éléments de la liste ne soit pas déclaré.

## Champs de liste avec paramètre de type { #list-fields-with-type-parameter }

```

Cela générera un SDK TypeScript dans `./src/client`.

Vous pouvez apprendre à [installer `@hey-api/openapi-ts`](https://heyapi.dev/openapi-ts/get-started) et lire à propos du [résultat généré](https://heyapi.dev/openapi-ts/output) sur leur site.

### Utiliser le SDK { #using-the-sdk }

Nous pouvons utiliser **OAuth2** pour construire cela avec **FastAPI**.

Mais épargnons-vous le temps de lire toute la spécification complète juste pour trouver les petites informations dont vous avez besoin.

Utilisons les outils fournis par **FastAPI** pour gérer la sécurité.

## Voir à quoi cela ressemble { #how-it-looks }

Commençons par utiliser le code et voir comment cela fonctionne, puis nous reviendrons pour comprendre ce qui se passe.