Une fonction à exécuter comme tâche d'arrière-plan est juste une fonction standard qui peut recevoir des paramètres.

Elle peut être une fonction asynchrone (`async def`) ou une fonction normale (`def`), **FastAPI** saura la gérer correctement.

Dans cet exemple, la fonction de tâche écrira dans un fichier (afin de simuler un envoi d'email).

L'opération d'écriture n'utilisant ni `async` ni `await`, on définit la fonction avec un `def` normal.

Importez `Enum` et créez une sous-classe qui hérite de `str` et `Enum`.

En héritant de `str` la documentation sera capable de savoir que les valeurs doivent être de type `string` et pourra donc afficher cette `Enum` correctement.

Créez ensuite des attributs de classe avec des valeurs fixes, qui seront les valeurs autorisées pour cette énumération.

{* ../../docs_src/path_params/tutorial005.py hl[1,6:9] *}

/// info

Crie uma função a ser executada como tarefa em segundo plano.

É apenas uma função padrão que pode receber parâmetros.

Pode ser uma função `async def` ou `def` normal, o **FastAPI** saberá como lidar com isso corretamente.

Nesse caso, a função de tarefa gravará em um arquivo (simulando o envio de um e-mail).

E como a operação de gravação não usa `async` e `await`, definimos a função com `def` normal:

<img src="/img/tutorial/behind-a-proxy/image01.png">

Mas se acessarmos a interface de documentação no URL "oficial" usando o proxy com a porta `9999`, em `/api/v1/docs`, ela funciona corretamente! 🎉

Você pode verificar em <a href="http://127.0.0.1:9999/api/v1/docs" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:9999/api/v1/docs</a>:

<img src="/img/tutorial/behind-a-proxy/image02.png">

Importe `Enum` e crie uma sub-classe que herde de `str` e de `Enum`.

Por herdar de `str` a documentação da API vai ser capaz de saber que os valores devem ser do tipo `string` e assim ser capaz de mostrar eles corretamente.

Assim, crie atributos de classe com valores fixos, que serão os valores válidos disponíveis.

{* ../../docs_src/path_params/tutorial005.py hl[1,6:9] *}

/// info | informação

Vous êtes toujours libre d'utiliser le générateur basé sur Couchbase si vous le voulez, cela devrait probablement fonctionner correctement, et si vous avez déjà un projet généré en utilisant ce dernier, cela devrait fonctionner aussi (et vous l'avez déjà probablement mis à jour suivant vos besoins).

Vous pouvez en apprendre plus dans la documentation du dépôt GithHub.

* vá para o pacote pai (o diretório `app/`)...
* e lá, encontre o módulo `dependencies` (o arquivo em `app/dependencies.py`)...
* e dele, importe a função `get_token_header`.

Isso funciona corretamente! 🎉

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Da mesma forma, se tivéssemos usado três pontos `...`, como em:

```Python
from ...dependencies import get_token_header
```

isso significaria:

httpx.post(callback_url, json={"description": "Invoice paid", "paid": True})
```

Mas possivelmente a parte mais importante do callback é garantir que o usuário da sua API (o desenvolvedor externo) implemente a *API externa* corretamente, de acordo com os dados que *sua API* vai enviar no corpo da solicitação do callback, etc.

Então, o que faremos a seguir é adicionar o código para documentar como essa *API externa* deve ser para receber o callback de *sua API*.

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#### Usando `list`s em vez de `set`s

Se você esquecer de usar um `set` e usar uma `lista` ou `tupla` em vez disso, o FastAPI ainda o converterá em um `set` e funcionará corretamente:

{* ../../docs_src/response_model/tutorial006_py310.py hl[29,35] *}

## Recapitulação

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### Ler Heroes com `HeroPublic`

Podemos fazer o mesmo que antes para **ler** `Hero`s, novamente, usamos `response_model=list[HeroPublic]` para garantir que os dados sejam validados e serializados corretamente.

{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial002_an_py310.py ln[65:72] hl[65] *}

### Ler Um Hero com `HeroPublic`

Podemos **ler** um único herói: