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.

Sinon, le chemin `/users/{user_id}` correspondrait aussi à `/users/me`, la fonction "croyant" qu'elle a reçu un paramètre `user_id` avec pour valeur `"me"`.

## Valeurs prédéfinies

Si vous avez une *fonction de chemin* qui reçoit un *paramètre de chemin*, mais que vous voulez que les valeurs possibles des paramètres soient prédéfinies, vous pouvez utiliser les <abbr title="Enumeration">`Enum`</abbr> de Python.

### Création d'un `Enum`

Cela indiquera à **FastAPI** que la présence de ce paramètre est obligatoire.

## Liste de paramètres / valeurs multiples via Query

Quand on définit un paramètre de requête explicitement avec `Query` on peut aussi déclarer qu'il reçoit une liste de valeur, ou des "valeurs multiples".

Par exemple, pour déclarer un paramètre de requête `q` qui peut apparaître plusieurs fois dans une URL, on écrit :

En este ejemplo estamos usando el flujo de OAuth2 "password".

Esto es apropiado cuando estamos iniciando sesión en nuestra propia aplicación, probablemente con nuestro propio frontend.

Porque podemos confiar en ella para recibir el `username` y `password`, ya que la controlamos.

<span style="color: green;">INFO</span>:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
```

</div>

Si vas a la interfaz de `/docs` de la API, verás que ahora está actualizada, y no esperará recibir el `id` del cliente al crear un héroe, etc.

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/sql-databases/image02.png">
</div>

## Resumen

![ReDoc](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-02-redoc-simple.png)

## Actualización del Ejemplo

Ahora modifica el archivo `main.py` para recibir un body desde un request `PUT`.

Declara el body usando tipos estándar de Python, gracias a Pydantic.

```Python hl_lines="4  9-12  25-27"
from typing import Union

from fastapi import FastAPI

Esos worker processes serían los que ejecutan tu aplicación, realizarían los cálculos principales para recibir un **request** y devolver un **response**, y cargarían cualquier cosa que pongas en variables en RAM.

<img src="/img/deployment/concepts/process-ram.drawio.svg">

Pour que `await` fonctionne, il doit être placé dans une fonction qui supporte l'asynchronicité. Pour que ça soit le cas, il faut déclarer cette dernière avec `async def` :

```Python hl_lines="1"

La clave aquí es el `await`. Dice a Python que tiene que esperar ⏸ a que `get_burgers(2)` termine de hacer su cosa 🕙 antes de almacenar los resultados en `burgers`. Con eso, Python sabrá que puede ir y hacer algo más 🔀 ⏯ mientras tanto (como recibir otro request).

Para que `await` funcione, tiene que estar dentro de una función que soporte esta asincronía. Para hacer eso, solo declara la función con `async def`:

```Python hl_lines="1"

pkg reflect, const Int64 Kind
pkg reflect, const Int8 Kind
pkg reflect, const Interface Kind
pkg reflect, const Invalid Kind
pkg reflect, const Map Kind
pkg reflect, const Ptr Kind
pkg reflect, const RecvDir ChanDir
pkg reflect, const SendDir ChanDir
pkg reflect, const Slice Kind
pkg reflect, const String Kind
pkg reflect, const Struct Kind
pkg reflect, const Uint Kind
pkg reflect, const Uint16 Kind