Isso normalmente é chamado de **webhook**.

## Etapas dos Webhooks

Normalmente, o processo é que **você define** em seu código qual é a mensagem que você irá mandar, o **corpo da sua requisição**.

Você também define de alguma maneira em quais **momentos** a sua aplicação mandará essas requisições ou eventos.

De esa manera, pude encontrar las mejores maneras de reducir la duplicación de código tanto como fuera posible, para tener autocompletado en todas partes, chequeos de tipos y errores, etc.

Todo de una manera que proporcionara la mejor experiencia de desarrollo para todos los desarrolladores.

Esto contrasta con las etapas de **desarrollo**, donde estás constantemente cambiando el código, rompiéndolo y arreglándolo, deteniendo y reiniciando el servidor de desarrollo, etc.

## Estrategias de Despliegue

Hay varias maneras de hacerlo dependiendo de tu caso de uso específico y las herramientas que utilices.

primero deberías leer la **Tutorial - Guía del Usuario** (lo que estás leyendo ahora mismo).

Está diseñada para que puedas construir una aplicación completa solo con la **Tutorial - Guía del Usuario**, y luego extenderla de diferentes maneras, dependiendo de tus necesidades, utilizando algunas de las ideas adicionales de la **Guía Avanzada del Usuario**....

Crea una función para que se ejecute como la tarea en segundo plano.

Es solo una función estándar que puede recibir parámetros.

Puede ser una función `async def` o una función normal `def`, **FastAPI** sabrá cómo manejarla correctamente.

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/path_params_numeric_validations/tutorial006_an_py39.py hl[13] *}

## Resumen

Con `Query`, `Path` (y otros que aún no has visto) puedes declarar metadatos y validaciones de string de las mismas maneras que con [Parámetros de Query y Validaciones de String](query-params-str-validations.md){.internal-link target=_blank}.

Y también puedes declarar validaciones numéricas:

* `gt`: `g`reater `t`han

    * Números (`int`, `float`) con valores mínimos y máximos, etc.

* Validación para tipos más exóticos, como:
    * URL.
    * Email.
    * UUID.
    * ...y otros.

Toda la validación es manejada por **Pydantic**, una herramienta bien establecida y robusta.

### Seguridad y autenticación

Seguridad y autenticación integradas. Sin ningún compromiso con bases de datos o modelos de datos.

Y luego móntala bajo un path.

{* ../../docs_src/wsgi/tutorial001.py hl[2:3,3] *}

## Revisa

Ahora, cada request bajo el path `/v1/` será manejado por la aplicación Flask.

Y el resto será manejado por **FastAPI**.

Si lo ejecutas y vas a <a href="http://localhost:8000/v1/" class="external-link" target="_blank">http://localhost:8000/v1/</a> verás el response de Flask:

```txt

Swagger UI lo manejará detrás de escena para ti, pero necesita este auxiliar de "redirección".

///

### Crea una *path operation* para probarlo

Ahora, para poder probar que todo funciona, crea una *path operation*:

Y por supuesto, soporta lo mismo:

* validación de datos
* serialización de datos
* documentación de datos, etc.

Esto funciona de la misma manera que con los modelos de Pydantic. Y en realidad se logra de la misma manera internamente, utilizando Pydantic.

/// info | Información

Ten en cuenta que los dataclasses no pueden hacer todo lo que los modelos de Pydantic pueden hacer.