De esta manera, no tienes que saber de antemano cuáles son los nombres válidos de campo/atributo (como sería el caso con modelos Pydantic).

Esto sería útil si deseas recibir claves que aún no conoces.

---

Otro caso útil es cuando deseas tener claves de otro tipo (por ejemplo, `int`).

Eso es lo que vamos a ver aquí.

En este caso, aceptarías cualquier `dict` siempre que tenga claves `int` con valores `float`:

En este caso, la función de tarea escribirá en un archivo (simulando el envío de un email).

Y como la operación de escritura no usa `async` y `await`, definimos la función con un `def` normal:

{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py39.py hl[6:9] *}

## Agregar la tarea en segundo plano { #add-the-background-task }

**"Injeção de Dependência"** no mundo da programação significa, que existe uma maneira de declarar no seu código (nesse caso, suas *funções de operação de rota*) para declarar as coisas que ele precisa para funcionar e que serão utilizadas: "dependências".

Então, esse sistema (nesse caso o **FastAPI**) se encarrega de fazer o que for preciso para fornecer essas dependências para o código ("injetando" as dependências).

/// info | Información

Un token "bearer" no es la única opción.

Pero es la mejor para nuestro caso de uso.

Y podría ser la mejor para la mayoría de los casos de uso, a menos que seas un experto en OAuth2 y sepas exactamente por qué hay otra opción que se adapta mejor a tus necesidades.

En ese caso, **FastAPI** también te proporciona las herramientas para construirlo.

///

{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial004_an_py310.py hl[4,18] *}

### Migra por pasos { #migrate-in-steps }

/// tip | Consejo

Primero prueba con `bump-pydantic`; si tus tests pasan y eso funciona, entonces terminaste con un solo comando. ✨

///

En este caso, podrías querer documentar cómo esa API externa *debería* verse. Qué *path operation* debería tener, qué cuerpo debería esperar, qué response debería devolver, etc.

## Una aplicación con callbacks { #an-app-with-callbacks }

* Importa `HTMLResponse`.
* Pasa `HTMLResponse` como parámetro `response_class` de tu *path operation decorator*.

{* ../../docs_src/custom_response/tutorial002_py39.py hl[2,7] *}

/// info | Información

El parámetro `response_class` también se utilizará para definir el "media type" del response.

En este caso, el HTTP header `Content-Type` se establecerá en `text/html`.

import pytest
from fastapi import FastAPI
from fastapi.exceptions import FastAPIError


class NonPydanticModel:
    pass


def test_invalid_response_model_raises():
    with pytest.raises(FastAPIError):
        app = FastAPI()

        @app.get("/", response_model=NonPydanticModel)
        def read_root():
            pass  # pragma: nocover


def test_invalid_response_model_sub_type_raises():
    with pytest.raises(FastAPIError):

Podrías entonces actualizar `test_main.py` con las pruebas extendidas:

{* ../../docs_src/app_testing/app_b_an_py310/test_main.py *}

Cada vez que necesites que el cliente pase información en el request y no sepas cómo, puedes buscar (Googlear) cómo hacerlo en `httpx`, o incluso cómo hacerlo con `requests`, dado que el diseño de HTTPX está basado en el diseño de Requests.

		},
		{
			SQL:           "create table users (name, age, height, actived, bytes, create_at, update_at, deleted_at, email, role, pass) values (@p1, @p2, @p3, @p4, @p5, @p6, @p7, @p8, @p9, @p10, @p11)",
			NumericRegexp: regexp.MustCompile(`@p(\d+)`),