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.

background dentro de la propia tarea en background, y usar internamente solo datos que no dependan de los recursos de las dependencias con `yield`.

Por ejemplo, en lugar de usar la misma sesión de base de datos, crearías una nueva sesión de base de datos dentro de la tarea en background, y obtendrías los objetos de la base de datos usando esta nueva sesión. Y luego, en lugar de pasar el objeto de la base de datos como parámetro a la función de tarea en background, pasarías el ID de ese objeto...

De esta manera, en muchos casos puedes aprender sobre contenedores y Docker y reutilizar ese conocimiento con muchas herramientas y componentes diferentes.

# Webhooks de OpenAPI

Hay casos donde quieres decirle a los **usuarios** de tu API que tu aplicación podría llamar a *su* aplicación (enviando una request) con algunos datos, normalmente para **notificar** de algún tipo de **evento**.

Esto significa que en lugar del proceso normal de tus usuarios enviando requests a tu API, es **tu API** (o tu aplicación) la que podría **enviar requests a su sistema** (a su API, su aplicación).

Esto normalmente se llama un **webhook**.

Por ejemplo, no puedes poner un modelo de Pydantic en un `JSONResponse` sin primero convertirlo a un `dict` con todos los tipos de datos (como `datetime`, `UUID`, etc.) convertidos a tipos compatibles con JSON.

Para esos casos, puedes usar el `jsonable_encoder` para convertir tus datos antes de pasarlos a un response:

{* ../../docs_src/response_directly/tutorial001.py hl[6:7,21:22] *}

## Futuro

A este punto, ya está claro que **FastAPI** con sus ideas está siendo útil para muchas personas.

Está siendo elegido sobre alternativas anteriores por adaptarse mejor a muchos casos de uso.

**FastAPI** proporciona varias herramientas para ayudarte a manejar la **Seguridad** de manera fácil, rápida y estándar, sin tener que estudiar y aprender todas las especificaciones de seguridad.

Pero primero, vamos a revisar algunos pequeños conceptos.

## ¿Con prisa?

* **Limitará y filtrará** los datos de salida a lo que se define en el tipo de retorno.
    * Esto es particularmente importante para la **seguridad**, veremos más sobre eso a continuación.

## Parámetro `response_model`

Hay algunos casos en los que necesitas o quieres devolver algunos datos que no son exactamente lo que declara el tipo.

## Verificar el `username` y la forma de los datos

Verificamos que obtenemos un `username`, y extraemos los scopes.

Y luego validamos esos datos con el modelo de Pydantic (capturando la excepción `ValidationError`), y si obtenemos un error leyendo el token JWT o validando los datos con Pydantic, lanzamos la `HTTPException` que creamos antes.

* que los datos del cliente se envíen a través de la red
* que los datos enviados por tu programa sean recibidos por el cliente a través de la red
* que el contenido de un archivo en el disco sea leído por el sistema y entregado a tu programa
* que el contenido que tu programa entregó al sistema sea escrito en el disco
* una operación de API remota
* que una operación de base de datos termine