**"Inyección de Dependencias"** significa, en programación, que hay una manera para que tu código (en este caso, tus *path operation functions*) declare las cosas que necesita para funcionar y utilizar: "dependencias".

Y luego, ese sistema (en este caso **FastAPI**) se encargará de hacer lo que sea necesario para proporcionar a tu código esas dependencias necesarias ("inyectar" las dependencias).

Esto es muy útil cuando necesitas:

Hay un mini <a href="https://sqlmodel.tiangolo.com/tutorial/fastapi/" class="external-link" target="_blank">tutorial sobre el uso de SQLModel con FastAPI</a>. ✨

{* ../../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.

### Edítalo

Es un programa muy simple.

Pero ahora imagina que lo escribieras desde cero.

En algún momento habrías empezado la definición de la función, tenías los parámetros listos...

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.

Por ejemplo, podrías identificar un "coche" o un "artículo de blog".

Luego, podrías agregar permisos sobre esa entidad, como "conducir" (para el coche) o "editar" (para el blog).

Y luego, podrías darle ese token JWT a un usuario (o bot), y ellos podrían usarlo para realizar esas acciones (conducir el coche, o editar el artículo del blog) sin siquiera necesitar tener una cuenta, solo con el token JWT que tu API generó para eso.

Entonces, durante ese tiempo, la computadora puede ir y hacer algún otro trabajo, mientras "archivo-lento" 📝 termina.

Si usas Hypercorn, también tiene la opción `--root-path`.

/// note | Detalles Técnicos

La especificación ASGI define un `root_path` para este caso de uso.

Y la opción de línea de comandos `--root-path` proporciona ese `root_path`.

///

### Revisar el `root_path` actual

Puedes obtener el `root_path` actual utilizado por tu aplicación para cada request, es parte del diccionario `scope` (que es parte de la especificación ASGI).

En algunos casos, todavía podrías tener que usar la versión de `dataclasses` de Pydantic. Por ejemplo, si tienes errores con la documentación de la API generada automáticamente.

En ese caso, simplemente puedes intercambiar los `dataclasses` estándar con `pydantic.dataclasses`, que es un reemplazo directo:

{* ../../docs_src/dataclasses/tutorial003.py hl[1,5,8:11,14:17,23:25,28] *}

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

{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007.py hl[26:33] *}

Podríamos hacerlo mejor.

Podemos declarar un modelo `UserBase` que sirva como base para nuestros otros modelos. Y luego podemos hacer subclases de ese modelo que heredan sus atributos (declaraciones de tipo, validación, etc).

Toda la conversión de datos, validación, documentación, etc. seguirá funcionando normalmente.