///

### Subidas de Múltiples Archivos con Metadatos Adicionales { #multiple-file-uploads-with-additional-metadata }

Y de la misma manera que antes, puedes usar `File()` para establecer parámetros adicionales, incluso para `UploadFile`:

---

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.

Así que, en OpenAPI, cada uno de los métodos HTTP se llama una "operation".

* Para ajudar a [traduzir a documentação](contributing.md#translations){.internal-link target=_blank} para seu idioma.
    * Você também pode ajudar a revisar as traduções criadas por outras pessoas.
* Para propor novas seções de documentação.
* Para corrigir uma issue/bug existente.
    * Garanta que você adicione testes.
* Para adicionar uma nova funcionalidade.

No la clase en sí (que ya es un callable), sino una instance de esa clase.

Para hacer eso, declaramos un método `__call__`:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py39.py hl[12] *}

En este caso, este `__call__` es lo que **FastAPI** usará para comprobar parámetros adicionales y sub-dependencias, y es lo que llamará para pasar un valor al parámetro en tu *path operation function* más adelante.

    * Con <a href="https://strawberry.rocks/docs/integrations/fastapi" class="external-link" target="_blank">documentación para FastAPI</a>
* <a href="https://ariadnegraphql.org/" class="external-link" target="_blank">Ariadne</a>
    * Con <a href="https://ariadnegraphql.org/docs/fastapi-integration" class="external-link" target="_blank">documentación para FastAPI</a>
* <a href="https://tartiflette.io/" class="external-link" target="_blank">Tartiflette</a>

Hay algunos casos en los que podrías necesitar convertir un tipo de dato (como un modelo de Pydantic) a algo compatible con JSON (como un `dict`, `list`, etc).

Por ejemplo, si necesitas almacenarlo en una base de datos.

Para eso, **FastAPI** proporciona una función `jsonable_encoder()`.

## Usando el `jsonable_encoder` { #using-the-jsonable-encoder }

Imaginemos que tienes una base de datos `fake_db` que solo recibe datos compatibles con JSON.

Se uma de suas dependências é declarada várias vezes para a mesma *operação de rota*, por exemplo, múltiplas dependências com uma mesma subdependência, o **FastAPI** irá chamar essa subdependência uma única vez para cada requisição.

    Como este archivo **no cambia a menudo**, Docker lo detectará y usará la **caché** para este paso, habilitando la caché para el siguiente paso también.

4. Instalar las dependencias de los paquetes en el archivo de requisitos.

    La opción `--no-cache-dir` le dice a `pip` que no guarde los paquetes descargados localmente, ya que eso solo sería si `pip` fuese a ejecutarse de nuevo para instalar los mismos paquetes, pero ese no es el caso al trabajar con contenedores.

/// tip | Consejo

Cuando escribas el código para documentar un callback, podría ser útil imaginar que eres ese *desarrollador externo*. Y que actualmente estás implementando la *API externa*, no *tu API*.

Adoptar temporalmente este punto de vista (del *desarrollador externo*) puede ayudarte a sentir que es más obvio dónde poner los parámetros, el modelo de Pydantic para el body, para el response, etc. para esa *API externa*.

///

             to quit<b>)</b>
```

</div>

Eso funcionaría para la mayoría de los casos. 😎

Podrías usar ese comando, por ejemplo, para iniciar tu app **FastAPI** en un contenedor, en un servidor, etc.

## Servidores ASGI { #asgi-servers }

Vamos a profundizar un poquito en los detalles.