Estos tipos que tienen tipos internos se denominan tipos "**genéricos**". Y es posible declararlos, incluso con sus tipos internos.

Para declarar esos tipos y los tipos internos, puedes usar el módulo estándar de Python `typing`. Existe específicamente para soportar estas anotaciones de tipos.

#### Versiones más recientes de Python { #newer-versions-of-python }

Vamos começar com um exemplo de **caso de uso** e então ver como resolvê-lo com isso.

Vamos imaginar que você tem alguns **modelos de machine learning** que deseja usar para lidar com as requisições. 🤖

Os mesmos modelos são compartilhados entre as requisições, então não é um modelo por requisição, ou um por usuário, ou algo parecido.

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial002_an_py310.py hl[11:15] *}

Observe o método `__init__` usado para criar uma instância da classe:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial002_an_py310.py hl[12] *}

...ele possui os mesmos parâmetros que nosso `common_parameters` anterior:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[8] *}

Esses parâmetros são utilizados pelo **FastAPI** para "definir" a dependência.

# Servidores Workers - Uvicorn con Workers { #server-workers-uvicorn-with-workers }

Vamos a revisar esos conceptos de despliegue de antes:

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

* Generar definiciones de <a href="https://json-schema.org" class="external-link" target="_blank">JSON Schema</a> para tu modelo, que también puedes usar en cualquier otro lugar si tiene sentido para tu proyecto.
* Esos esquemas serán parte del esquema de OpenAPI generado y usados por las <abbr title="User Interfaces – Interfaces de usuario">UIs</abbr> de documentación automática.

## Documentación automática { #automatic-docs }

### Documentación de la API { #api-docs }

Si vas a `/docs`, verás que tiene los **esquemas** para los datos a enviar en requests y recibir en responses:

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image01.png">

Puedes ver esos esquemas porque fueron declarados con los modelos en la app.

Esa información está disponible en el **OpenAPI schema** de la app, y luego se muestra en la documentación de la API.

/// note | Nota

Al definir una <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/#unions" class="external-link" target="_blank">`Union`</a>, incluye el tipo más específico primero, seguido por el tipo menos específico. En el ejemplo a continuación, el más específico `PlaneItem` viene antes de `CarItem` en `Union[PlaneItem, CarItem]`.

///

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial003_py310.py hl[1,14:15,18:20,33] *}

/// note | Nota

Ao definir um <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/#unions" class="external-link" target="_blank">`Union`</a>, inclua o tipo mais específico primeiro, seguido pelo tipo menos específico. No exemplo abaixo, o tipo mais específico `PlaneItem` vem antes de `CarItem` em `Union[PlaneItem, CarItem]`.

///

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial003_py310.py hl[1,14:15,18:20,33] *}

Solo ten en cuenta que cuando leas "servidor" en general, podría referirse a una de esas dos cosas.

Al referirse a la máquina remota, es común llamarla **servidor**, pero también **máquina**, **VM** (máquina virtual), **nodo**. Todos esos se refieren a algún tipo de máquina remota, generalmente con Linux, donde ejecutas programas.

## Instala el Programa del Servidor { #install-the-server-program }

#### Tipos genéricos { #generic-types }

Esses tipos que usam parâmetros de tipo entre colchetes são chamados **tipos genéricos** ou **genéricos**. Por exemplo:

//// tab | Python 3.10+

Você pode utilizar os mesmos tipos internos como genéricos (com colchetes e tipos dentro):

* `list`
* `tuple`
* `set`
* `dict`

E o mesmo que com versões anteriores do Python, do módulo `typing`:

* `Union`
* `Optional`