En un escenario avanzado donde sabes que necesitas que la dependencia se llame en cada paso (posiblemente varias veces) en el mismo request en lugar de usar el valor "cache", puedes establecer el parámetro `use_cache=False` al usar `Depends`:

//// tab | Python 3.9+

## Declaración de tipos { #declaring-types }

Acabas de ver el lugar principal para declarar anotaciones de tipos. Como parámetros de función.

Este también es el lugar principal donde los utilizarías con **FastAPI**.

### Tipos simples { #simple-types }

Puedes declarar todos los tipos estándar de Python, no solo `str`.

Puedes usar, por ejemplo:

* `int`
* `float`
* `bool`

* `>`: cualquier cosa impresa en el terminal por el comando a la izquierda de `>` no debería imprimirse, sino escribirse en el archivo que va a la derecha de `>`
* `.gitignore`: el nombre del archivo donde debería escribirse el texto

Y `*` para Git significa "todo". Así que, ignorará todo en el directorio `.venv`.

Ese comando creará un archivo `.gitignore` con el contenido:

```gitignore
*
```

* Leer el body del request como JSON.
* Convertir los tipos correspondientes (si es necesario).
* Validar los datos.
    * Si los datos son inválidos, devolverá un error claro e indicado, señalando exactamente dónde y qué fue lo incorrecto.
* Proporcionar los datos recibidos en el parámetro `item`.

## No Separar Esquemas { #do-not-separate-schemas }

Ahora, hay algunos casos donde podrías querer tener el **mismo esquema para entrada y salida**.

Prefiere usar la versión `Annotated` si es posible.

///

```Python
commons: CommonQueryParams = Depends(CommonQueryParams)
```

////

**FastAPI** proporciona un atajo para estos casos, en donde la dependencia es *específicamente* una clase que **FastAPI** "llamará" para crear una instance de la clase misma.

Para esos casos específicos, puedes hacer lo siguiente:

En lugar de escribir:

## Validaciones numéricas: flotantes, mayor y menor { #number-validations-floats-greater-than-and-less-than }

Las validaciones numéricas también funcionan para valores `float`.

# (6)!
CMD ["fastapi", "run", "app/main.py", "--port", "80"]
```

1. Comenzar desde la imagen base oficial de Python.

2. Establecer el directorio de trabajo actual a `/code`.

    Aquí es donde pondremos el archivo `requirements.txt` y el directorio `app`.

3. Copiar el archivo con los requisitos al directorio `/code`.

    Copiar **solo** el archivo con los requisitos primero, no el resto del código.

Ahora vamos a lo divertido. 🎉

## Agregar `Query` a `Annotated` en el parámetro `q` { #add-query-to-annotated-in-the-q-parameter }

Ahora que tenemos este `Annotated` donde podemos poner más información (en este caso algunas validaciones adicionales), agrega `Query` dentro de `Annotated`, y establece el parámetro `max_length` a `50`:

Al referirse a la máquina remota, es común llamarla **servidor**, pero también **máquina**, **VM** (máquina virtual), **nodo**. Todos esos se refieren a algún tipo de máquina remota, generalmente con Linux, donde ejecutas programas.

## Instala el Programa del Servidor { #install-the-server-program }

Cuando instalas FastAPI, viene con un servidor de producción, Uvicorn, y puedes iniciarlo con el comando `fastapi run`.