* Un parámetro de query `skip` que es un `int`, con un valor por defecto de `0`.
* 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

Ahora puedes declarar tu dependencia usando esta clase.

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

Pero si devuelves un `Response` directamente (o cualquier subclase, como `JSONResponse`), los datos no se convertirán automáticamente (incluso si declaras un `response_model`), y la documentación no se generará automáticamente (por ejemplo, incluyendo el "media type" específico, en el HTTP header `Content-Type` como parte del OpenAPI generado).

# Webhooks de OpenAPI

Hay casos donde quieres decirle a los **usuarios** de tu API que tu aplicación podría llamar a *su* aplicación (enviando una request) con algunos datos, normalmente para **notificar** de algún tipo de **evento**.

Esto significa que en lugar del proceso normal de tus usuarios enviando requests a tu API, es **tu API** (o tu aplicación) la que podría **enviar requests a su sistema** (a su API, su aplicación).

Esto normalmente se llama un **webhook**.

Para más información, revisa <a href="https://docs.python.org/3/library/__main__.html" class="external-link" target="_blank">la documentación oficial de Python</a>.

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## Ejecuta tu código con tu depurador

Dado que estás ejecutando el servidor Uvicorn directamente desde tu código, puedes llamar a tu programa de Python (tu aplicación FastAPI) directamente desde el depurador.

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Por ejemplo, en Visual Studio Code, puedes:

### Documentación de la API

Si vas a la documentación de la API, verás que tiene los **esquemas** para los datos que se enviarán en las peticiones y se recibirán en los responses:

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

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

Declara los **parámetros de header** que necesitas en un **modelo Pydantic**, y luego declara el parámetro como `Header`:

{* ../../docs_src/header_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:14,18] *}

**FastAPI** **extraerá** los datos para **cada campo** de los **headers** en el request y te dará el modelo Pydantic que definiste.

## Revisa la Documentación

Puedes ver los headers requeridos en la interfaz de documentación en `/docs`:

* que los datos del cliente se envíen a través de la red
* que los datos enviados por tu programa sean recibidos por el cliente a través de la red
* que el contenido de un archivo en el disco sea leído por el sistema y entregado a tu programa
* que el contenido que tu programa entregó al sistema sea escrito en el disco
* una operación de API remota
* que una operación de base de datos termine

{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py hl[19] *}

...entonces, porque `description` tiene un valor por defecto, si **no devuelves nada** para ese campo, aún tendrá ese **valor por defecto**.

### Modelo para Datos de Response de Salida

Si interactúas con la documentación y revisas el response, aunque el código no agregó nada en uno de los campos `description`, el response JSON contiene el valor por defecto (`null`):

    * `password`: algunos de los próximos capítulos cubrirán ejemplos de esto.
* `openIdConnect`: tiene una forma de definir cómo descubrir automáticamente los datos de autenticación OAuth2.
  * Este descubrimiento automático es lo que se define en la especificación de OpenID Connect.

/// tip | Consejo

  * Como conectarse a un servidor de email y enviar un email tiende a ser "lento" (varios segundos), puedes devolver el response de inmediato y enviar la notificación por email en segundo plano.
* 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`