En este caso, puedes usar `typing.Dict` (o solo `dict` en Python 3.9 y posteriores):

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial005_py39.py hl[6] *}


## Recapitulación { #recap }

Usa múltiples modelos Pydantic y hereda libremente para cada caso.

Los contenidos que devuelvas desde tu *path operation function* se colocarán dentro de esa `Response`.

Y si ese `Response` tiene un media type JSON (`application/json`), como es el caso con `JSONResponse` y `UJSONResponse`, los datos que devuelvas se convertirán automáticamente (y serán filtrados) con cualquier `response_model` de Pydantic que hayas declarado en el *path operation decorator*.

/// note | Nota

## Estratégias de Implantação { #deployment-strategies }

Há várias maneiras de fazer isso, dependendo do seu caso de uso específico e das ferramentas que você utiliza.

Você pode **implantar um servidor** por conta própria usando uma combinação de ferramentas, pode usar um **serviço em nuvem** que faça parte do trabalho por você, entre outras opções.

* Implementa y utiliza herramientas criptográficas bien conocidas, como pwdlib y JWT tokens, etc.
* Añade controles de permisos más detallados con Scopes de OAuth2 donde sea necesario.
* ...etc.

No obstante, podrías tener un caso de uso muy específico donde realmente necesites desactivar la documentación de la API para algún entorno (por ejemplo, para producción) o dependiendo de configuraciones de variables de entorno.

* 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**.

* En muchos casos, la pregunta planteada es sobre una solución imaginaria del usuario, pero podría haber una **mejor**. Si puedes entender mejor el problema y el caso de uso, podrías sugerir una mejor **solución alternativa**.

É apenas uma função padrão que pode receber parâmetros.

Pode ser uma função `async def` ou um `def` normal, o **FastAPI** saberá como lidar com isso corretamente.

Neste caso, a função da tarefa escreverá em um arquivo (simulando o envio de um e-mail).

E como a operação de escrita não usa `async` e `await`, definimos a função com um `def` normal:

Neste caso, nós passamos a função `get_current_active_user` como dependência para `Security` (da mesma forma que nós faríamos com `Depends`).

Mas nós também passamos uma `list` de escopos, neste caso com apenas um escopo: `items` (poderia ter mais).

Por supuesto, hay algunos casos en los que no hay problema en ejecutar los pasos previos múltiples veces, en ese caso, es mucho más fácil de manejar.

/// tip | Consejo

También, ten en cuenta que dependiendo de tu configuración, en algunos casos **quizás ni siquiera necesites realizar pasos previos** antes de iniciar tu aplicación.

En ese caso, no tendrías que preocuparte por nada de esto. 🤷

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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.

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Otro caso útil es cuando deseas tener claves de otro tipo (por ejemplo, `int`).

Eso es lo que vamos a ver aquí.

En este caso, aceptarías cualquier `dict` siempre que tenga claves `int` con valores `float`:

Esos parámetros son los que **FastAPI** usará para "resolver" la dependencia.

En ambos casos, tendrá:

* Un parámetro de query `q` opcional que es un `str`.
* Un parámetro de query `skip` que es un `int`, con un valor por defecto de `0`.
* Un parámetro de query `limit` que es un `int`, con un valor por defecto de `100`.

En ambos casos, los datos serán convertidos, validados, documentados en el esquema de OpenAPI, etc.