Si lo encuentra, entonces lo **utilizará**. De lo contrario, continúa buscando en los **otros directorios**.

### Instalando Python y Actualizando el `PATH`

Cuando instalas Python, se te podría preguntar si deseas actualizar la variable de entorno `PATH`.

//// tab | Linux, macOS

Por ejemplo, digamos que estás utilizando la versión `0.112.0` en tu aplicación.

Si usas un archivo `requirements.txt` podrías especificar la versión con:

```txt
fastapi[standard]==0.112.0
```

eso significaría que usarías exactamente la versión `0.112.0`.

O también podrías fijarla con:

### Entiende la pregunta

* Revisa si puedes entender cuál es el **propósito** y el caso de uso de la persona que pregunta.

* Luego revisa si la pregunta (la gran mayoría son preguntas) es **clara**.

* `https://www.googleapis.com/auth/drive` es usado por Google.

/// info | Información

En OAuth2 un "scope" es solo un string que declara un permiso específico requerido.

No importa si tiene otros caracteres como `:` o si es una URL.

Esos detalles son específicos de la implementación.

Para OAuth2 son solo strings.

///

## Vista global

El factor clave es que una dependencia debe ser un "callable".

Un "**callable**" en Python es cualquier cosa que Python pueda "llamar" como una función.

Entonces, si tienes un objeto `something` (que podría _no_ ser una función) y puedes "llamarlo" (ejecutarlo) como:

```Python
something()
```

o

```Python
something(some_argument, some_keyword_argument="foo")
```

/// note

Un paramètre de chemin est toujours requis car il doit faire partie du chemin. Même si vous l'avez déclaré avec `None` ou défini une valeur par défaut, cela ne changerait rien, il serait toujours requis.

///

## Ordonnez les paramètres comme vous le souhaitez

/// tip

Ce n'est probablement pas aussi important ou nécessaire si vous utilisez `Annotated`.

///

/// tip | Consejo

Si tienes chequeos estrictos de tipos en tu editor, mypy, etc., puedes declarar el tipo de retorno de la función como `Any`.

De esa manera le dices al editor que intencionalmente estás devolviendo cualquier cosa. Pero FastAPI todavía hará la documentación de datos, validación, filtrado, etc. con `response_model`.

///

### Prioridad del `response_model`

/// info | Información

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

Así que, podrías necesitar seguir usando modelos de Pydantic.

Pero si tienes un montón de dataclasses por ahí, este es un buen truco para usarlos para potenciar una API web usando FastAPI. 🤓

///

## Dataclasses en `response_model`

Aquí te mostraré cómo usar **Uvicorn** con **worker processes** usando el comando `fastapi` o el comando `uvicorn` directamente.

/// info | Información

Si estás usando contenedores, por ejemplo con Docker o Kubernetes, te contaré más sobre eso en el próximo capítulo: [FastAPI en Contenedores - Docker](docker.md){.internal-link target=_blank}.

	var buf []byte
	switch object {
	case systemXMLObject:
		si := systemInfo{
			ProtocolVersion: `"1.0"`,
			ModelName:       "\"MinIO " + ReleaseTag + "\"",
		}
		si.ProtocolCapabilities.CapacityInfo = true

		// Default recommended block size with MinIO
		si.SystemRecommendations.KBBlockSize = 4096

		buf = encodeResponse(&si)
	case capacityXMLObject:
		objAPI := newObjectLayerFn()