Depois, ele 🤖 pega a primeira tarefa para finalizar (vamos dizer, nosso "arquivo lento" 📝) e continua o que tem que fazer com ela.

Esse "esperar por algo" normalmente se refere a operações <abbr title="Entrada e Saída">I/O</abbr> que são relativamente "lentas" (comparadas à velocidade do processador e da memória RAM), como esperar por:

* dados do cliente para serem enviados através da rede

Verás una página simple como:

<img src="/img/tutorial/websockets/image01.png">

Puedes escribir mensajes en el cuadro de entrada y enviarlos:

<img src="/img/tutorial/websockets/image02.png">

Y tu aplicación **FastAPI** con WebSockets responderá de vuelta:

<img src="/img/tutorial/websockets/image03.png">

Você não conseguiria este tipo de suporte de editor se estivesse trabalhando diretamente com `dict` em vez de modelos Pydantic.

Mas você também não precisa se preocupar com eles, os dicts de entrada são convertidos automaticamente e sua saída é convertida automaticamente para JSON também.

## Corpos de `dict`s arbitrários

Você também pode declarar um corpo como um `dict` com chaves de algum tipo e valores de outro tipo.

# Modelos Extra

Continuando con el ejemplo anterior, será común tener más de un modelo relacionado.

Esto es especialmente el caso para los modelos de usuario, porque:

* El **modelo de entrada** necesita poder tener una contraseña.
* El **modelo de salida** no debería tener una contraseña.
* El **modelo de base de datos** probablemente necesitaría tener una contraseña hasheada.

/// danger | Peligro

///

/// tip | Consejo

Nota que en este caso estamos usando una función estándar de Python `open()` que interactúa con un archivo.

Entonces, involucra I/O (entrada/salida), que requiere "esperar" para que las cosas se escriban en el disco.

Pero `open()` no usa `async` y `await`.

Por eso, declaramos la función manejadora del evento con `def` estándar en vez de `async def`.

    * Validación incluso para objetos JSON profundamente anidados.
* <abbr title="también conocido como: serialización, parsing, marshalling">Conversión</abbr> de datos de entrada: de la red a los datos y tipos de Python. Leyendo desde:
    * JSON.
    * Parámetros de path.
    * Parámetros de query.
    * Cookies.
    * Headers.
    * Forms.
    * Archivos.

    * Erros automáticos e claros quando o dado é inválido.
    * Validação até para objetos JSON profundamente aninhados.
* <abbr title="também conhecido como: serialization, parsing, marshalling">Conversão</abbr> de dados de entrada: vindo da rede para dados e tipos Python. Consegue ler:
    * JSON.
    * Parâmetros de rota.
    * Parâmetros de _query_ .
    * _Cookies_.
    * Cabeçalhos.
    * Formulários.
    * Arquivos.

                if (attrValue != null) {
                    final String entryDn = attrValue.toString();

                    if (logger.isDebugEnabled()) {
                        logger.debug("entryDn: {}", entryDn);
                    }
                    consumer.accept(entryDn);
                }
            }
        }
    }

    /**

* Puede entonces hacer algo a esa **request** o ejecutar cualquier código necesario.
* Luego pasa la **request** para que sea procesada por el resto de la aplicación (por alguna *path operation*).
* Después toma la **response** generada por la aplicación (por alguna *path operation*).
* Puede hacer algo a esa **response** o ejecutar cualquier código necesario.
* Luego devuelve la **response**.

/// note | Detalles Técnicos

    Note over client,operation: Resposta já foi enviada, e não pode ser modificada
    opt Tarefas
        operation -->> tasks: Enviar tarefas de background
    end
    opt Lançar outra exceção
        tasks -->> tasks: Manipula exceções no código da tarefa de background
    end
```

/// info | Informação