... das beinhaltet auch `uvicorn`, welchen Sie als Server verwenden können, der ihren Code ausführt.

/// note | Hinweis

Sie können die einzelnen Teile auch separat installieren.

Das folgende würden Sie wahrscheinlich tun, wenn Sie Ihre Anwendung in der Produktion einsetzen:

```
pip install fastapi
```

Installieren Sie auch `uvicorn` als Server:

```
pip install "uvicorn[standard]"
```

* Sie kann dann etwas mit diesem **Request** tun oder beliebigen Code ausführen.
* Dann gibt sie den **Request** zur Verarbeitung durch den Rest der Anwendung weiter (durch eine bestimmte *Pfadoperation*).
* Sie nimmt dann die **Response** entgegen, die von der Anwendung generiert wurde (durch eine bestimmte *Pfadoperation*).
* Sie kann etwas mit dieser **Response** tun oder beliebigen Code ausführen.
* Dann gibt sie die **Response** zurück.

En el caso de tokens bearer (nuestro caso), el valor de ese header debe ser `Bearer`.

De hecho, puedes omitir ese header extra y aún funcionaría.

Pero se proporciona aquí para cumplir con las especificaciones.

# Dependencias en decoradores de *path operation*

En algunos casos realmente no necesitas el valor de retorno de una dependencia dentro de tu *path operation function*.

O la dependencia no devuelve un valor.

Pero aún necesitas que sea ejecutada/resuelta.

Para esos casos, en lugar de declarar un parámetro de *path operation function* con `Depends`, puedes añadir una `list` de `dependencies` al decorador de *path operation*.

///

## Devolver una `Response` personalizada

El ejemplo anterior muestra todas las partes que necesitas, pero aún no es muy útil, ya que podrías haber devuelto el `item` directamente, y **FastAPI** lo colocaría en un `JSONResponse` por ti, convirtiéndolo a un `dict`, etc. Todo eso por defecto.

		}), r.URL)
		return
	}

	var rinfo ResyncTargetsInfo
	for tarn, st := range brs.TargetsMap {
		if arn != "" && tarn != arn {
			continue
		}
		rinfo.Targets = append(rinfo.Targets, ResyncTarget{
			Arn:             tarn,
			ResetID:         st.ResyncID,
			StartTime:       st.StartTime,
			EndTime:         st.LastUpdate,

* **Àìtọ́ kékeré**: O n din aṣiṣe ku bi ọgbon ìdá ọgọ́rùn-ún (i.e. 40%) ti eda eniyan (oṣiṣẹ kóòdù) fa. *
* **Ọgbọ́n àti ìmọ̀**: Atilẹyin olootu nla. <abbr title="a tun le pe ni olùrànlọ́wọ́ alaifiọwọkan alaifọwọyi, olùpari iṣẹ-ṣiṣe, Oloye">Ìparí</abbr> nibi gbogbo. Àkókò díẹ̀ nipa wíwá ibi tí ìṣòro kóòdù wà.

Como `item.model_dump(exclude_unset=True)`.

/// info | Información

En Pydantic v1 el método se llamaba `.dict()`, fue deprecado (pero aún soportado) en Pydantic v2, y renombrado a `.model_dump()`.

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

///

/// tip | Consejo

Si necesitas GraphQL, aún te recomendaría revisar <a href="https://strawberry.rocks/" class="external-link" target="_blank">Strawberry</a>, ya que se basa en anotaciones de tipos en lugar de clases y tipos personalizados.

///

## Aprende Más

Dann kommt das System / Programm 🤖 bei jeder Gelegenheit zurück, wenn es entweder wieder wartet, oder wann immer es 🤖 die ganze Arbeit erledigt hat, die zu diesem Zeitpunkt zu tun war. Und es 🤖 wird nachschauen, ob eine der Aufgaben, auf die es gewartet hat, fertig damit ist, zu tun, was sie tun sollte.

Dann nimmt es 🤖 die erste erledigte Aufgabe (sagen wir, unsere „Langsam-Datei“ 📝) und bearbeitet sie weiter.