ProjectDependencyGraphStub

Since they define the primary structure of the project/build.

The stubs define three top-level targets that are defined in  LifecycleTaskSegmentCalculatorStub;
clean, aggr and install. "aggr" is an aggregating task while clean and install are lifecyclephases.
There will be three items in the task list for this dataset.

## Devolver una `Response` directamente { #return-a-response-directly }

También puedes crear cookies al devolver una `Response` directamente en tu código.

Para hacer eso, puedes crear un response como se describe en [Devolver un Response Directamente](response-directly.md){.internal-link target=_blank}.

Luego establece Cookies en ella, y luego devuélvela:

Los ejemplos aquí usan `.dict()` para compatibilidad con Pydantic v1, pero deberías usar `.model_dump()` si puedes usar Pydantic v2.

///

Eso generaría un `dict` solo con los datos que se establecieron al crear el modelo `item`, excluyendo los valores por defecto.

Luego puedes usar esto para generar un `dict` solo con los datos que se establecieron (enviados en el request), omitiendo los valores por defecto:

{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial001_py39.py hl[8] *}

### Incluye la documentación personalizada { #include-the-custom-docs }

Ahora puedes crear las *path operations* para la documentación personalizada.

Puedes reutilizar las funciones internas de FastAPI para crear las páginas HTML para la documentación, y pasarles los argumentos necesarios:

# Callbacks de OpenAPI { #openapi-callbacks }

Podrías crear una API con una *path operation* que podría desencadenar un request a una *API externa* creada por alguien más (probablemente el mismo desarrollador que estaría *usando* tu API).

{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py39.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.

private
fun scriptsCacheDirsUnder(cacheDir: File) =
    scriptCacheDirNames
        .map { File(cacheDir, it) }
        .filter { it.isDirectory }


/**
 * Clean up cache files for older versions that aren't multi-process safe.
 */
fun FileSystemOperations.removeDodgyCacheFiles(dir: Directory) {
    if (dir.asFile.isDirectory) {
        for (cacheDir in dir.asFile.listFiles()) {

* apply: fix detection of non-dry-run enabled servers ([#71854](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/71854), [@apelisse](https://github.com/apelisse))
* Clear UDP conntrack entry on endpoint changes when using nodeport  ([#71573](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/71573), [@JacobTanenbaum](https://github.com/JacobTanenbaum))

                                if (index == 0) {
                                    // The artifact rule report/css/*.css => performanceResultsDir is there to clean up the target directory.
                                    // If we don't clean that up there might be leftover json files from other report builds running on the same machine.
                                    """

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py39.py hl[9] *}

En este caso, **FastAPI** nunca tocará ni se preocupará por `__init__`, lo usaremos directamente en nuestro código.

## Crear una instance { #create-an-instance }

Podríamos crear una instance de esta clase con:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py39.py hl[18] *}