# Dependências com yield { #dependencies-with-yield }

O **FastAPI** possui suporte para dependências que realizam <dfn title='às vezes também chamado de "código de saída", "código de limpeza", "código de teardown", "código de fechamento", "código de saída do gerenciador de contexto", etc.'>alguns passos extras ao finalizar</dfn>.

Para fazer isso, utilize `yield` em vez de `return`, e escreva os passos extras (código) depois.

/// tip | Dica

### Filtrado de Datos en FastAPI { #fastapi-data-filtering }

Ahora, para FastAPI, verá el tipo de retorno y se asegurará de que lo que devuelves incluya **solo** los campos que están declarados en el tipo.

FastAPI realiza varias cosas internamente con Pydantic para asegurarse de que esas mismas reglas de herencia de clases no se utilicen para el filtrado de datos devueltos, de lo contrario, podrías terminar devolviendo muchos más datos de los que esperabas.

Por ejemplo, podrías identificar un "coche" o un "artículo de blog".

Luego, podrías agregar permisos sobre esa entidad, como "conducir" (para el coche) o "editar" (para el blog).

Hay muchos casos en los que quieres realizar algunos pasos **antes de iniciar** tu aplicación.

Por ejemplo, podrías querer ejecutar **migraciones de base de datos**.

Pero en la mayoría de los casos, querrás realizar estos pasos solo **una vez**.

Así que, querrás tener un **único proceso** para realizar esos **pasos previos**, antes de iniciar la aplicación.

No significa "`one_person` es la **clase** llamada `Person`".

## Modelos Pydantic { #pydantic-models }

[Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) es un paquete de Python para realizar la validación de datos.

Declaras la "forma" de los datos como clases con atributos.

Y cada atributo tiene un tipo.

# Dependencias con yield { #dependencies-with-yield }

FastAPI admite dependencias que realizan algunos <dfn title='a veces también llamado "código de salida", "código de limpieza", "código de teardown", "código de cierre", "código de salida del context manager", etc.'>pasos adicionales después de finalizar</dfn>.

Para hacer esto, usa `yield` en lugar de `return`, y escribe los pasos adicionales (código) después.

/// tip | Consejo

Esto incluye, por ejemplo:

* Notificaciones por email enviadas después de realizar una acción:
  * Como conectarse a un servidor de email y enviar un email tiende a ser "lento" (varios segundos), puedes devolver el response de inmediato y enviar la notificación por email en segundo plano.
* Procesamiento de datos:

/// tip | Dica

Você verá quais outras "coisas", além de funções, podem ser usadas como dependências no próximo capítulo.

///

Sempre que uma nova requisição for realizada, o **FastAPI** se encarrega de:

* Chamar sua dependência ("dependable") com os parâmetros corretos.
* Obter o resultado da função.
* Atribuir esse resultado para o parâmetro em sua *função de operação de rota*.

* `HEAD`
* `PATCH`
* `TRACE`

En el protocolo HTTP, puedes comunicarte con cada path usando uno (o más) de estos "métodos".

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Al construir APIs, normalmente usas estos métodos HTTP específicos para realizar una acción específica.

Normalmente usas:

* `POST`: para crear datos.
* `GET`: para leer datos.
* `PUT`: para actualizar datos.
* `DELETE`: para eliminar datos.

{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[11:14] *}

`Field` funciona de la misma manera que `Query`, `Path` y `Body`, tiene todos los mismos parámetros, etc.

/// note | Detalles técnicos

En realidad, `Query`, `Path` y otros que verás a continuación crean objetos de subclases de una clase común `Param`, que es a su vez una subclase de la clase `FieldInfo` de Pydantic.