Pero ten en cuenta que, como todo se maneja en memoria, en una sola lista, solo funcionará mientras el proceso esté en ejecución, y solo funcionará con un solo proceso.

Si necesitas algo fácil de integrar con FastAPI pero que sea más robusto, soportado por Redis, PostgreSQL u otros, revisa <a href="https://github.com/encode/broadcaster" class="external-link" target="_blank">encode/broadcaster</a>.

///

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial004_an_py310.py hl[19] *}

...y **FastAPI** sabrá qué hacer.

/// tip | Consejo

Si eso parece más confuso que útil, ignóralo, no lo *necesitas*.

Es solo un atajo. Porque a **FastAPI** le importa ayudarte a minimizar la repetición de código.

En Python 3.9 y superior, puedes usar el `list` estándar para declarar estas anotaciones de tipo como veremos a continuación. 💡

Pero en versiones de Python anteriores a 3.9 (desde 3.6 en adelante), primero necesitas importar `List` del módulo `typing` estándar de Python:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial002.py hl[1] *}

### Declarar una `list` con un parámetro de tipo

FastAPI usa un estándar para construir frameworks de web y servidores de Python llamado <abbr title="Asynchronous Server Gateway Interface">ASGI</abbr>. FastAPI es un framework web ASGI.

Lo principal que necesitas para ejecutar una aplicación **FastAPI** (o cualquier otra aplicación ASGI) en una máquina de servidor remota es un programa de servidor ASGI como **Uvicorn**, que es el que viene por defecto en el comando `fastapi`.

/// tip | Consejo

Esta es una técnica algo avanzada, y en la mayoría de los casos realmente no lo necesitarás, ya que puedes lanzar excepciones (incluyendo `HTTPException`) desde dentro del resto del código de tu aplicación, por ejemplo, en la *path operation function*.

Pero está ahí para ti si la necesitas. 🤓

///

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008b_an_py39.py hl[18:22,31] *}

{* ../../docs_src/behind_a_proxy/tutorial004.py hl[9] *}

y entonces no lo incluirá en el esquema de OpenAPI.

## Montando una sub-aplicación

Si necesitas montar una sub-aplicación (como se describe en [Aplicaciones secundarias - Monturas](sub-applications.md){.internal-link target=_blank}) mientras usas un proxy con `root_path`, puedes hacerlo normalmente, como esperarías.

```Python
# Esto no funcionará, porque get_burgers fue definido con: async def
burgers = get_burgers(2)
```

---

Así que, si estás usando un paquete que te dice que puedes llamarlo con `await`, necesitas crear las *path operation functions* que lo usen con `async def`, como en:

```Python hl_lines="2-3"
@app.get('/burgers')
async def read_burgers():
    burgers = await get_burgers(2)
    return burgers
```

    * Esto es particularmente importante para la **seguridad**, veremos más sobre eso a continuación.

## Parámetro `response_model`

Hay algunos casos en los que necesitas o quieres devolver algunos datos que no son exactamente lo que declara el tipo.

Lo importante a recordar es que **el primer *parámetro de tipo*** que pasas a `Annotated` es el **tipo real**. El resto es solo metadata para otras herramientas.

Por ahora, solo necesitas saber que `Annotated` existe, y que es Python estándar. 😎

Luego verás lo **poderoso** que puede ser.

/// tip | Consejo

También se utiliza comúnmente para otras aplicaciones que no necesariamente necesitan una base de datos, gestión de usuarios, o cualquiera de las muchas funcionalidades que vienen preconstruidas en Django. Aunque muchas de estas funcionalidades se pueden añadir con plug-ins.

Esta separación de partes, y ser un "microframework" que podría extenderse para cubrir exactamente lo que se necesita, fue una funcionalidad clave que quise mantener.