Por ejemplo, puedes crear un `PNGStreamingResponse` que establezca el header `Content-Type` a `image/png` usando el atributo `media_type`:

{* ../../docs_src/stream_data/tutorial002_py310.py ln[6,19:20] hl[20] *}

Luego puedes usar esta nueva clase en `response_class=PNGStreamingResponse` en tu *path operation function*:

{* ../../docs_src/stream_data/tutorial002_py310.py ln[23:27] hl[23] *}

### Simular un archivo { #simulate-a-file }

Puedes declarar un parámetro de tipo `Response` en tu *path operation function* (como puedes hacer para cookies).

Y luego puedes establecer headers en ese objeto de response *temporal*.

{* ../../docs_src/response_headers/tutorial002_py310.py hl[1, 7:8] *}

Y luego puedes devolver cualquier objeto que necesites, como harías normalmente (un `dict`, un modelo de base de datos, etc).

Declara un parámetro de query opcional `q` como un `str`, y luego simplemente lo devuelve.

Esto es bastante simple (no muy útil), pero nos ayudará a centrarnos en cómo funcionan las sub-dependencias.

## Segunda dependencia, "dependable" y "dependant" { #second-dependency-dependable-and-dependant }

Pero luego tienes que llamar "ese método que convierte la primera letra a mayúscula".

¿Era `upper`? ¿Era `uppercase`? `first_uppercase`? `capitalize`?

Entonces, pruebas con el amigo del viejo programador, el autocompletado del editor.

Escribes el primer parámetro de la función, `first_name`, luego un punto (`.`) y luego presionas `Ctrl+Espacio` para activar el autocompletado.

Usa base64 solo si definitivamente necesitas incluir datos binarios en JSON y no puedes usar archivos para eso.

## Pydantic `bytes` { #pydantic-bytes }

Puedes declarar un modelo de Pydantic con campos `bytes`, y luego usar `val_json_bytes` en la configuración del modelo para indicarle que use base64 para validar datos JSON de entrada; como parte de esa validación decodificará el string base64 en bytes.

* Verifica que los tests **fallen** antes del PR. 🚨

* Luego verifica que los tests **pasen** después del PR. ✅

* Muchos PRs no tienen tests, puedes **recordarles** que agreguen tests, o incluso puedes **sugerir** algunos tests tú mismo. Eso es una de las cosas que consume más tiempo y puedes ayudar mucho con eso.

* Luego también comenta lo que intentaste, de esa manera sabré que lo revisaste. 🤓

Luego, cuando es tu turno, haces un trabajo realmente "productivo", procesas el menú, decides lo que quieres, obtienes la elección de tu crush, pagas, verificas que das el billete o tarjeta correctos, verificas que te cobren correctamente, verificas que el pedido tenga los artículos correctos, etc.

Entonces, antes de siquiera empezar a programar **FastAPI**, pasé varios meses estudiando las especificaciones de OpenAPI, JSON Schema, OAuth2, etc. Entendiendo su relación, superposición y diferencias.

## Diseño { #design }

Luego pasé algún tiempo diseñando la "API" de desarrollador que quería tener como usuario (como desarrollador usando FastAPI).

Probé varias ideas en los editores de Python más populares: PyCharm, VS Code, editores basados en Jedi.

/// info | Información

Para usar formularios, primero instala [`python-multipart`](https://github.com/Kludex/python-multipart).

Asegúrate de crear un [entorno virtual](../virtual-environments.md), activarlo, y luego instalarlo, por ejemplo:

```console
$ pip install python-multipart
```

///

/// note | Nota

Esto es compatible desde la versión `0.113.0` de FastAPI. 🤓

///

El proceso que ocurre cuando tu aplicación API llama a la *API externa* se llama un "callback". Porque el software que escribió el desarrollador externo envía un request a tu API y luego tu API hace un *callback*, enviando un request a una *API externa* (que probablemente fue creada por el mismo desarrollador).