sería válida para usar como una dependencia en **FastAPI**.

De hecho, FastAPI usa esos dos decoradores internamente.

///

## Una dependencia de base de datos con `yield`

Por ejemplo, podrías usar esto para crear una sesión de base de datos y cerrarla después de finalizar.

## Parametrizar la instance

Y ahora, podemos usar `__init__` para declarar los parámetros de la instance que podemos usar para "parametrizar" la dependencia:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py39.py hl[9] *}

En este caso, **FastAPI** nunca tocará ni se preocupará por `__init__`, lo usaremos directamente en nuestro código.

## Crear una instance

Podríamos crear una instance de esta clase con:

## Resumen

Puedes usar Pydantic Settings para manejar las configuraciones o ajustes de tu aplicación, con todo el poder de los modelos de Pydantic.

* Al usar una dependencia, puedes simplificar las pruebas.
* Puedes usar archivos `.env` con él.

Pero hay varios casos en los que podrías beneficiarte de usar `UploadFile`.

## Parámetros de Archivo con `UploadFile`

Define un parámetro de archivo con un tipo de `UploadFile`:

{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_an_py39.py hl[14] *}

Usar `UploadFile` tiene varias ventajas sobre `bytes`:

* No tienes que usar `File()` en el valor por defecto del parámetro.
* Usa un archivo "spooled":

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] *}

/// note | Nota

También podrías usar `from starlette.responses import JSONResponse`.

{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001.py hl[1,13] *}

**FastAPI** creará el objeto de tipo `BackgroundTasks` por ti y lo pasará como ese parámetro.

## Crear una función de tarea

Crea una función para que se ejecute como la tarea en segundo plano.

Es solo una función estándar que puede recibir parámetros.

## Usar `async` o no usar `async`

Como las dependencias también serán llamadas por **FastAPI** (lo mismo que tus *path operation functions*), las mismas reglas aplican al definir tus funciones.

Puedes usar `async def` o `def` normal.

/// tip | Consejo

Nota que las funciones de prueba son `def` normales, no `async def`.

Y las llamadas al cliente también son llamadas normales, sin usar `await`.

Esto te permite usar `pytest` directamente sin complicaciones.

///

/// note | Nota Técnica

También podrías usar `from starlette.testclient import TestClient`.

FastAPI añadió soporte para `Annotated` (y empezó a recomendarlo) en la versión 0.95.0.

Si tienes una versión más antigua, obtendrás errores al intentar usar `Annotated`.

Asegúrate de [Actualizar la versión de FastAPI](../deployment/versions.md#upgrading-the-fastapi-versions){.internal-link target=_blank} a al menos 0.95.1 antes de usar `Annotated`.

///

## Usar `Annotated` en el tipo del parámetro `q`

#### Union

Puedes declarar que una variable puede ser cualquier de **varios tipos**, por ejemplo, un `int` o un `str`.

En Python 3.6 y posterior (incluyendo Python 3.10) puedes usar el tipo `Union` de `typing` y poner dentro de los corchetes los posibles tipos a aceptar.