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Et cela démarrera Hypercorn avec votre application en utilisant Trio comme backend.

Vous pouvez désormais utiliser Trio en interne dans votre application. Ou mieux encore, vous pouvez utiliser AnyIO pour que votre code reste compatible avec Trio et asyncio. 🎉

## Concepts de déploiement

Ces exemples lancent le programme serveur (e.g. Uvicorn), démarrant **un seul processus**, sur toutes les IPs (`0.0.

```Python hl_lines="13  15  22  25"
{!../../../docs_src/background_tasks/tutorial002.py!}
```

Neste exemplo, as mensagens serão gravadas no arquivo `log.txt` _após_ o envio da resposta.

Se houver uma consulta na solicitação, ela será gravada no log em uma tarefa em segundo plano.

#### "Schema"

Un "schema" es una definición o descripción de algo. No es el código que la implementa, sino solo una descripción abstracta.

#### "Schema" de la API

En este caso, <a href="https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification" class="external-link" target="_blank">OpenAPI</a> es una especificación que dicta como se debe definir el schema de tu API.

!!! warning "Advertencia"
    Si no eres una persona "experta" en OpenAPI, probablemente no necesitas leer esto.

Puedes asignar el `operationId` de OpenAPI para ser usado en tu *operación de path* con el parámetro `operation_id`.

En este caso tendrías que asegurarte de que sea único para cada operación.

```Python hl_lines="6"
{!../../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial001.py!}
```

Probablemente no querrás llevar contigo a la persona que te gusta 😍 a hacer encargos al banco 🏦.

### Conclusión de las Hamburguesa

En este escenario de "hamburguesas de comida rápida con tu pareja", debido a que hay mucha espera 🕙, tiene mucho más sentido tener un sistema con concurrencia ⏸🔀⏯.

Este es el caso de la mayoría de las aplicaciones web.

En utilisant seulement `BackgroundTasks` (et non `BackgroundTask`), il est possible de l'utiliser en tant que paramètre de *fonction de chemin* et de laisser **FastAPI** gérer le reste pour vous, comme en utilisant l'objet `Request` directement.

{!../../../docs_src/response_headers/tutorial002.py!}
```

Posteriormente, puedes devolver cualquier objeto que necesites, como normalmente harías (un `dict`, un modelo de base de datos, etc).

Si declaraste un `response_model`, este se continuará usando para filtrar y convertir el objeto que devolviste.

Isso seria útil se você deseja receber chaves que ainda não conhece.

---

Outro caso útil é quando você deseja ter chaves de outro tipo, por exemplo, `int`.

É isso que vamos ver aqui.

Neste caso, você aceitaria qualquer `dict`, desde que tenha chaves` int` com valores `float`:

```Python hl_lines="9"
{!../../../docs_src/body_nested_models/tutorial009.py!}
```

!!! tip "Dica"

Você também poderá receber verificações de erros para operações de tipos incorretas:

<img src="/img/tutorial/body/image04.png">

Isso não é por acaso, todo o framework foi construído em volta deste design.

E foi imensamente testado na fase de design, antes de qualquer implementação, para garantir que funcionaria para todos os editores de texto.

Houveram mudanças no próprio Pydantic para que isso fosse possível.

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