En este ejemplo pasamos `Union[PlaneItem, CarItem]` como el valor del argumento `response_model`.

Porque lo estamos pasando como un **valor a un argumento** en lugar de ponerlo en **anotaciones de tipos**, tenemos que usar `Union` incluso en Python 3.10.

Si estuviera en anotaciones de tipos podríamos haber usado la barra vertical, como:

```Python
some_variable: PlaneItem | CarItem
```

///

Luego, cuando creas una instance de esa clase `Settings` (en este caso, en el objeto `settings`), Pydantic leerá las variables de entorno de una manera indiferente a mayúsculas y minúsculas, por lo que una variable en mayúsculas `APP_NAME` aún será leída para el atributo `app_name`.

```

Internamente, `open("./somefile.txt")` crea un objeto llamado "Context Manager".

Cuando el bloque `with` termina, se asegura de cerrar el archivo, incluso si hubo excepciones.

Cuando creas una dependencia con `yield`, **FastAPI** creará internamente un context manager para ella y lo combinará con algunas otras herramientas relacionadas.

### Usando context managers en dependencias con `yield` { #using-context-managers-in-dependencies-with-yield }

Aqui mostrarei como usar o **Uvicorn** com **processos de trabalho** usando o comando `fastapi` ou o comando `uvicorn` diretamente.

/// info | Informação

Se você estiver usando contêineres, por exemplo com Docker ou Kubernetes, falarei mais sobre isso no próximo capítulo: [FastAPI em contêineres - Docker](docker.md){.internal-link target=_blank}.

De esta manera puedes añadir anotaciones de tipos correctas a tus funciones incluso cuando estás devolviendo un tipo diferente al modelo de response, para ser utilizado por el editor y herramientas como mypy. Y aún así puedes hacer que FastAPI realice la validación de datos, documentación, etc. usando el `response_model`.

Se você está pagando por 3 servidores, mas está usando apenas um pouco de RAM e CPU, você provavelmente está **desperdiçando dinheiro** 💸, e provavelmente **desperdiçando energia elétrica do servidor** 🌎, etc.

Nesse caso, seria melhor ter apenas 2 servidores e usar uma porcentagem maior de seus recursos (CPU, memória, disco, largura de banda de rede, etc).

# Bancos de Dados SQL (Relacionais) { #sql-relational-databases }

**FastAPI** não exige que você use um banco de dados SQL (relacional). Mas você pode usar **qualquer banco de dados** que quiser.

Aqui veremos um exemplo usando <a href="https://sqlmodel.tiangolo.com/" class="external-link" target="_blank">SQLModel</a>.

* Procesamiento de datos:
  * Por ejemplo, supongamos que recibes un archivo que debe pasar por un proceso lento, puedes devolver un response de "Accepted" (HTTP 202) y procesar el archivo en segundo plano.

## Usando `BackgroundTasks` { #using-backgroundtasks }

Primero, importa `BackgroundTasks` y define un parámetro en tu *path operation function* con una declaración de tipo de `BackgroundTasks`:

<!-- /sponsors -->

<a href="https://fastapi.tiangolo.com/es/fastapi-people/#sponsors" class="external-link" target="_blank">Otros sponsors</a>

## Opiniones { #opinions }

"_[...] Estoy usando **FastAPI** un montón estos días. [...] De hecho, estoy planeando usarlo para todos los servicios de **ML de mi equipo en Microsoft**. Algunos de ellos se están integrando en el núcleo del producto **Windows** y algunos productos de **Office**._"

* Un parámetro de query `limit` que es un `int`, con un valor por defecto de `100`.

En ambos casos, los datos serán convertidos, validados, documentados en el esquema de OpenAPI, etc.

## Úsalo { #use-it }

Ahora puedes declarar tu dependencia usando esta clase.

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial002_an_py310.py hl[19] *}