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

#### Utilizando `StreamingResponse` com objetos semelhantes a arquivos { #using-streamingresponse-with-file-like-objects }

Se você tiver um objeto <a href="https://docs.python.org/3/glossary.html#term-file-like-object" class="external-link" target="_blank">semelhante a um arquivo</a> (e.g. o objeto retornado por `open()`), você pode criar uma função geradora para iterar sobre esse objeto.

    * Convertir tipos de Python (`str`, `int`, `float`, `bool`, `list`, etc).
    * Objetos `datetime`.
    * Objetos `UUID`.
    * Modelos de base de datos.
    * ...y muchos más.
* Documentación interactiva automática de la API, incluyendo 2 interfaces de usuario alternativas:
    * Swagger UI.
    * ReDoc.

    * Converte tipos Python (`str`, `int`, `float`, `bool`, `list` etc).
    * Objetos `datetime`.
    * Objetos `UUID`.
    * Modelos de Banco de Dados.
    * ...e muito mais.
* Documentação interativa automática da API, incluindo 2 alternativas de interface de usuário:
    * Swagger UI.
    * ReDoc.

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Ainda é possível usar `BackgroundTask` sozinho no FastAPI, mas você precisa criar o objeto no seu código e retornar uma `Response` da Starlette incluindo-o.

Incluyendo paquetes externos también basados en Pydantic, como <abbr title="Object-Relational Mapper – Mapeador Objeto-Relacional">ORM</abbr>s, <abbr title="Object-Document Mapper – Mapeador Objeto-Documento">ODM</abbr>s para bases de datos.

Esto también significa que, en muchos casos, puedes pasar el mismo objeto que obtienes de un request **directamente a la base de datos**, ya que todo se valida automáticamente.

#### Usando `StreamingResponse` con objetos similares a archivos { #using-streamingresponse-with-file-like-objects }

Si tienes un <a href="https://docs.python.org/3/glossary.html#term-file-like-object" class="external-link" target="_blank">objeto similar a un archivo</a> (por ejemplo, el objeto devuelto por `open()`), puedes crear una función generadora para iterar sobre ese objeto similar a un archivo.

Todavía es posible usar `BackgroundTask` solo en FastAPI, pero debes crear el objeto en tu código y devolver una `Response` de Starlette incluyéndolo.

asíncronas en tus tests (por ejemplo, cuando usas <a href="https://stackoverflow.com/questions/41584243/runtimeerror-task-attached-to-a-different-loop" class="external-link" target="_blank">MotorClient de MongoDB</a>), recuerda crear instances de objetos que necesiten un loop de eventos solo dentro de funciones async, por ejemplo, en un callback `@app.on_event("startup")`.

///...

Então, se criarmos um objeto Pydantic `user_in` como:

```Python
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="******@****.***")
```

e depois chamarmos:

```Python
user_dict = user_in.dict()
```

agora temos um `dict` com os dados na variável `user_dict` (é um `dict` em vez de um objeto de modelo Pydantic).

E se chamarmos:

```Python