En particular, cuando corras en **Kubernetes** probablemente **no** querrás usar workers y en cambio correr **un solo proceso de Uvicorn por contenedor**, pero te contaré sobre eso más adelante en ese capítulo.

///

## Múltiples Workers { #multiple-workers }

Puedes iniciar múltiples workers con la opción de línea de comando `--workers`:

//// tab | `fastapi`

Si usas el comando `fastapi`:

{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py310.py hl[1,13] *}

**FastAPI** creará el objeto de tipo `BackgroundTasks` por ti y lo pasará como ese parámetro.

## Crear una función de tarea { #create-a-task-function }

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

Es solo una función estándar que puede recibir parámetros.

    "price": 3,
    "description": None,
}
```

debido a que no incluye el atributo ya almacenado `"tax": 20.2`, el modelo de entrada tomaría el valor por defecto de `"tax": 10.5`.

Y los datos se guardarían con ese "nuevo" `tax` de `10.5`.

## Actualizaciones parciales con `PATCH` { #partial-updates-with-patch }

/// info | Información

`status_code` también puede recibir un `IntEnum`, como por ejemplo el [`http.HTTPStatus`](https://docs.python.org/3/library/http.html#http.HTTPStatus) de Python.

///

Esto hará:

* Devolver ese código de estado en el response.
* Documentarlo como tal en el esquema de OpenAPI (y por lo tanto, en las interfaces de usuario):

<img src="/img/tutorial/response-status-code/image01.png">

/// note | Nota

Puedes configurar dónde está tu app en un archivo `pyproject.toml` así:

```toml
[tool.fastapi]
entrypoint = "main:app"
```

Ese `entrypoint` le dirá al comando `fastapi` que debe importar la app así:

```python
from main import app
```

Si tu código estuviera estructurado así:

```
.
├── backend
│   ├── main.py

El modo en que este sistema de dependencias está diseñado nos permite tener diferentes dependencias (diferentes "dependables") que todas devuelven un modelo `User`.

No estamos restringidos a tener solo una dependencia que pueda devolver ese tipo de datos.

///

## Otros modelos { #other-models }

Lo que **FastAPI** realmente comprueba es que sea un "callable" (función, clase o cualquier otra cosa) y los parámetros definidos.

Si pasas un "callable" como dependencia en **FastAPI**, analizará los parámetros de ese "callable", y los procesará de la misma manera que los parámetros de una *path operation function*. Incluyendo sub-dependencias.

Luego usamos el request directamente, y extraemos el cuerpo como `bytes`. Esto significa que FastAPI ni siquiera intentará hacer parse de la carga útil del request como JSON.

Y luego en nuestro código, hacemos parse de ese contenido YAML directamente, y nuevamente estamos usando el mismo modelo Pydantic para validar el contenido YAML:

{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py310.py hl[24:31] *}

/// tip | Consejo

Podríamos hacerlo mejor.

Podemos declarar un modelo `UserBase` que sirva como base para nuestros otros modelos. Y luego podemos hacer subclases de ese modelo que heredan sus atributos (declaraciones de tipos, validación, etc).

Toda la conversión de datos, validación, documentación, etc. seguirá funcionando normalmente.

```
.
├── app
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py
└── static/
```

### Descarga los archivos { #download-the-files }

Descarga los archivos estáticos necesarios para la documentación y ponlos en ese directorio `static/`.

Probablemente puedas hacer clic derecho en cada enlace y seleccionar una opción similar a `Guardar enlace como...`.

**Swagger UI** utiliza los archivos: