Luego usamos el request directamente, y extraemos el cuerpo como `bytes`. Esto significa que FastAPI ni siquiera intentará parsear la carga útil del request como JSON.

Y luego en nuestro código, parseamos ese contenido YAML directamente, y nuevamente estamos usando el mismo modelo Pydantic para validar el contenido YAML:

//// tab | Pydantic v2

Si quieres usar las funcionalidades más recientes de Python, tendrás que asegurarte de usar Pydantic v2.

///

Si tienes una app de FastAPI antigua con Pydantic v1, aquí te muestro cómo migrarla a Pydantic v2 y las nuevas funcionalidades en FastAPI 0.119.0 para ayudarte con una migración gradual.

## Guía oficial { #official-guide }

Puedes volver a lanzar la misma excepción usando `raise`:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008d_an_py39.py hl[17] *}

Ahora el cliente obtendrá el mismo response *HTTP 500 Internal Server Error*, pero el servidor tendrá nuestro `InternalError` personalizado en los registros. 😎

## Ejecución de dependencias con `yield` { #execution-of-dependencies-with-yield }

En el mismo servidor (o servidores), podrían haber **múltiples aplicaciones**, por ejemplo, otros programas API o una base de datos.

Solo un proceso puede estar gestionando la IP y puerto específica (el TLS Termination Proxy en nuestro ejemplo) pero las otras aplicaciones/procesos pueden estar ejecutándose en el/los servidor(es) también, siempre y cuando no intenten usar la misma **combinación de IP pública y puerto**.

    end

    rect rgba(0, 255, 255, .1)
        code ->> function: say_hi(name="Camila")
        function ->> code: devolver resultado almacenado
    end
```

En el caso de nuestra dependencia `get_settings()`, la función ni siquiera toma argumentos, por lo que siempre devolverá el mismo valor.

### Errores Pequeños Manejados Automáticamente { #small-errors-automatically-handled }

Al construir APIs web con FastAPI, si hay un error en nuestro código, FastAPI normalmente lo contiene al request único que desencadenó el error. 🛡

Entonces, el frontend (que se ejecuta en el navegador) trataría de alcanzar `/openapi.json` y no podría obtener el esquema de OpenAPI.

Porque tenemos un proxy con un prefijo de path de `/api/v1` para nuestra aplicación, el frontend necesita obtener el esquema de OpenAPI en `/api/v1/openapi.json`.

```mermaid
graph LR

browser("Navegador")
proxy["Proxy en http://0.0.0.0:9999/api/v1/app"]

Después, 🤖 toma la primera tarea que termine (digamos, nuestro "archivo-lento" 📝) y continúa con lo que tenía que hacer con ella.