En este caso, puedes usar `dict`:

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial005_py310.py hl[6] *}

## Recapitulación { #recap }

Usa múltiples modelos Pydantic y hereda libremente para cada caso.

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 [encode/broadcaster](https://github.com/encode/broadcaster).

///

## Más información { #more-info }

También está diseñado para funcionar como una referencia futura para que puedas volver y ver exactamente lo que necesitas.

## Ejecuta el código { #run-the-code }

Todos los bloques de código pueden ser copiados y usados directamente (de hecho, son archivos Python probados).

Solía decir que no me gustaba mucho la historia... y mírame ahora dando lecciones de "historia tecnológica". 😅

De la lista de conceptos de despliegue de antes, usar workers ayudaría principalmente con la parte de **replicación**, y un poquito con los **reinicios**, pero aún necesitas encargarte de los otros:

* **Seguridad - HTTPS**
* **Ejecución al inicio**
* ***Reinicios***
* Replicación (el número de procesos en ejecución)
* **Memoria**
* **Pasos previos antes de empezar**

# Manejo de Errores { #handling-errors }

Existen muchas situaciones en las que necesitas notificar un error a un cliente que está usando tu API.

Este cliente podría ser un navegador con un frontend, un código de otra persona, un dispositivo IoT, etc.

Podrías necesitar decirle al cliente que:

* El cliente no tiene suficientes privilegios para esa operación.
* El cliente no tiene acceso a ese recurso.
* El ítem al que el cliente intentaba acceder no existe.

## self hosting de JavaScript y CSS para la documentación { #self-hosting-javascript-and-css-for-docs }

El self hosting de JavaScript y CSS podría ser útil si, por ejemplo, necesitas que tu aplicación siga funcionando incluso offline, sin acceso a Internet, o en una red local.

Aquí verás cómo servir esos archivos tú mismo, en la misma aplicación de FastAPI, y configurar la documentación para usarla.

Pero una dependencia con `scope` de `"function"` puede tener dependencias con `scope` de `"function"` y `scope` de `"request"`.

Esto es porque cualquier dependencia necesita poder ejecutar su código de salida antes que las sub-dependencias, ya que podría necesitar seguir usándolas durante su código de salida.

```mermaid

{* ../../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.

Si tu aplicación (de alguna manera) no tiene que comunicarse con nada más y esperar a que responda, usa `async def`, incluso si no necesitas usar `await` dentro.

---

Si simplemente no lo sabes, usa `def` normal.

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**Nota**: Puedes mezclar `def` y `async def` en tus *path operation functions* tanto como necesites y definir cada una utilizando la mejor opción para ti. FastAPI hará lo correcto con ellas.