Y puede devolver lo que quieras.

En este caso, esta dependencia espera:

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

Y luego solo devuelve un `dict` que contiene esos valores.

/// info | Información

    * Un caso especial es `204`, "No Content". Este response se usa cuando no hay contenido para devolver al cliente, por lo tanto, el response no debe tener un body.
* **`300`** y superiores son para "Redirección". Los responses con estos códigos de estado pueden o no tener un body, excepto `304`, "Not Modified", que no debe tener uno.

{!> ../../docs_src/python_types/tutorial007.py!}
```

////

Esto significa:

* La variable `items_t` es un `tuple` con 3 ítems, un `int`, otro `int`, y un `str`.
* La variable `items_s` es un `set`, y cada uno de sus ítems es del tipo `bytes`.

#### Dict

Para definir un `dict`, pasas 2 parámetros de tipo, separados por comas.

El primer parámetro de tipo es para las claves del `dict`.

## Leer un archivo `.env`

Si tienes muchas configuraciones que posiblemente cambien mucho, tal vez en diferentes entornos, podría ser útil ponerlos en un archivo y luego leerlos desde allí como si fueran variables de entorno.

Esta práctica es lo suficientemente común que tiene un nombre, estas variables de entorno generalmente se colocan en un archivo `.env`, y el archivo se llama un "dotenv".

/// tip | Consejo

Esto puede ser muy útil para configurar **recursos** que necesitas usar para toda la app, y que son **compartidos** entre requests, y/o que necesitas **limpiar** después. Por ejemplo, un pool de conexiones a una base de datos, o cargando un modelo de machine learning compartido.

## Caso de Uso

Empecemos con un ejemplo de **caso de uso** y luego veamos cómo resolverlo con esto.

Al usar **Pydantic v2**, el OpenAPI generado es un poco más exacto y **correcto** que antes. 😎

De hecho, en algunos casos, incluso tendrá **dos JSON Schemas** en OpenAPI para el mismo modelo Pydantic, para entrada y salida, dependiendo de si tienen **valores por defecto**.

Veamos cómo funciona eso y cómo cambiarlo si necesitas hacerlo.

## Modelos Pydantic para Entrada y Salida

Digamos que tienes un modelo Pydantic con valores por defecto, como este:

Esto es útil para operaciones que necesitan ocurrir después de un request, pero para las que el cliente realmente no necesita esperar a que la operación termine antes de recibir el response.

Esto incluye, por ejemplo:

* Notificaciones por email enviadas después de realizar una acción:

## Proxy con un prefijo de path eliminado

Tener un proxy con un prefijo de path eliminado, en este caso, significa que podrías declarar un path en `/app` en tu código, pero luego añades una capa encima (el proxy) que situaría tu aplicación **FastAPI** bajo un path como `/api/v1`.

En este caso, el path original `/app` realmente sería servido en `/api/v1/app`.

{* ../../docs_src/using_request_directly/tutorial001.py hl[1,7:8] *}

Al declarar un parámetro de *path operation function* con el tipo siendo `Request`, **FastAPI** sabrá pasar el `Request` en ese parámetro.

/// tip | Consejo

Nota que en este caso, estamos declarando un parámetro de path además del parámetro del request.

## Cursos externos

Aunque el [Tutorial - Guía del usuario](../tutorial/index.md){.internal-link target=_blank} y esta **Guía avanzada del usuario** están escritos como un tutorial guiado (como un libro) y deberían ser suficientes para que **aprendas FastAPI**, podrías querer complementarlo con cursos adicionales.