mo
mé
na
nach
naoi
naonúr
ná
ní
níor
nó
nócha
ocht
ochtar
os
roimh
sa
seacht
seachtar
seachtó
seasca
seisear
siad
sibh
sinn
sna
sé
sí
tar
thar
thú
triúr
trí
trína
trínár
tríocha
tú
um
ár
é
éis
í
ó
ón
óna

Un ejemplo podría ser que tienes un proveedor de autenticación externo al que necesitas llamar.

Le envías un token y te devuelve un usuario autenticado.

Este proveedor podría estar cobrándote por cada request, y llamarlo podría tomar más tiempo adicional que si tuvieras un usuario mock fijo para los tests.

Probablemente quieras probar el proveedor externo una vez, pero no necesariamente llamarlo para cada test que se realice.

Isso não é uma limitação do **FastAPI**, é parte do protocolo HTTP.

///

## Upload de Arquivo Opcional { #optional-file-upload }

Você pode tornar um arquivo opcional usando anotações de tipo padrão e definindo um valor padrão de `None`:

{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_02_an_py310.py hl[9,17] *}

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial005_py310.py hl[2,8] *}

A string será verificada para se tornar uma URL válida e documentada no JSON Schema / OpenAPI como tal.

## Atributos como listas de submodelos { #attributes-with-lists-of-submodels }

Você também pode usar modelos Pydantic como subtipos de `list`, `set`, etc:

Para esto, usa el módulo estándar de Python [`secrets`](https://docs.python.org/3/library/secrets.html) para verificar el nombre de usuario y la contraseña.

`secrets.compare_digest()` necesita tomar `bytes` o un `str` que solo contenga caracteres ASCII (los carácteres en inglés), esto significa que no funcionaría con caracteres como `á`, como en `Sebastián`.

* parse: parse
* parsing: parsing
* marshall: marshall
* library: paquete (do not translate to "biblioteca" or "librería")
* instance: instance (do not translate to "instancia")
* scratch the surface: tocar los conceptos básicos
* string: string
* bug: bug
* docs: documentación (do not translate to "documentos")
* cheat sheet: cheat sheet (do not translate to "chuleta")
* key (as in key-value pair, dictionary key): clave

def some_function(data: Any):
    print(data)
```

### Tipos genéricos { #generic-types }

Algunos tipos pueden tomar "parámetros de tipo" entre corchetes, para definir sus tipos internos, por ejemplo una "lista de strings" se declararía `list[str]`.

Estos tipos que pueden tomar parámetros de tipo se llaman **Tipos Genéricos** o **Genéricos**.

</blockquote>

## Investigación { #investigation }

Al usar todas las alternativas anteriores, tuve la oportunidad de aprender de todas ellas, tomar ideas y combinarlas de la mejor manera que pude encontrar para mí y los equipos de desarrolladores con los que he trabajado.

Por ejemplo, estaba claro que idealmente debería estar basado en las anotaciones de tipos estándar de Python.

Se você abrir os documentos criados automaticamente para a API, sua extensão aparecerá no final da *operação de rota* específica.

<img src="/img/tutorial/path-operation-advanced-configuration/image01.png">

E se você olhar o esquema OpenAPI resultante (na rota `/openapi.json` da sua API), você verá que a sua extensão também faz parte da *operação de rota* específica:

```JSON hl_lines="22"
{
    "openapi": "3.1.0",
    "info": {

En lugar de eso, al ser un sistema "asíncrono", una vez terminado, la tarea puede esperar un poco en la cola (algunos microsegundos) para que la computadora / programa termine lo que salió a hacer, y luego regrese para tomar los resultados y continuar trabajando con ellos.