Cada vez que te "logueas con" Facebook, Google, GitHub, Microsoft, X (Twitter), esa aplicación está usando OAuth2 con scopes.

En esta sección verás cómo manejar autenticación y autorización con el mismo OAuth2 con scopes en tu aplicación de **FastAPI**.

/// warning | Advertencia

Esta es una sección más o menos avanzada. Si estás comenzando, puedes saltarla.

* `externalDocs`: un `dict` que describe documentación externa con:
    * `description`: un `str` con una breve descripción para la documentación externa.
    * `url` (**requerido**): un `str` con la URL para la documentación externa.

### Crear metadata para etiquetas { #create-metadata-for-tags }

Probemos eso en un ejemplo con etiquetas para `users` y `items`.

Crea metadata para tus etiquetas y pásala al parámetro `openapi_tags`:

    - 🦇 Soporte para modo oscuro.
- 🐋 [Docker Compose](https://www.docker.com) para desarrollo y producción.
- 🔒 Hashing seguro de contraseñas por defecto.
- 🔑 Autenticación con tokens JWT.
- 📫 Recuperación de contraseñas basada en email.
- ✅ Pruebas con [Pytest](https://pytest.org).
- 📞 [Traefik](https://traefik.io) como proxy inverso / load balancer.

El diccionario en `openapi_extra` se combinará profundamente con el esquema de OpenAPI generado automáticamente para la *path operation*.

Por lo tanto, podrías añadir datos adicionales al esquema generado automáticamente.

Por ejemplo, podrías decidir leer y validar el request con tu propio código, sin usar las funcionalidades automáticas de FastAPI con Pydantic, pero aún podrías querer definir el request en el esquema de OpenAPI.

Por ejemplo, no recibe objetos `datetime`, ya que no son compatibles con JSON.

Entonces, un objeto `datetime` tendría que ser convertido a un `str` que contenga los datos en <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601" class="external-link" target="_blank">formato ISO</a>.

De la misma manera, esta base de datos no recibiría un modelo de Pydantic (un objeto con atributos), solo un `dict`.

Pero al mismo tiempo, las funciones definidas con `async def` deben ser "awaited". Por lo tanto, las funciones con `async def` solo se pueden llamar dentro de funciones definidas con `async def` también.

Entonces, sobre el huevo y la gallina, ¿cómo llamas a la primera función `async`?

```Python
{
    "name": "Barz",
    "price": 3,
    "description": None,
}
```

debido a que no incluye el atributo ya almacenado `"tax": 20.2`, el modelo de entrada tomaría el valor por defecto de `"tax": 10.5`.

Y los datos se guardarían con ese "nuevo" `tax` de `10.5`.

## Actualizaciones parciales con `PATCH` { #partial-updates-with-patch }

Bu sayede, **FastAPI**'ın bizzat kendisi <a href="http://127.0.0.1:8000/redoc" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/redoc</a> sayfasından erişebileceğiniz alternatif (ReDoc kullanan) bir API dokümantasyonu sağlar:

<img src="/img/tutorial/path-params/image02.png">

///

#### Datos con valores para campos con valores por defecto { #data-with-values-for-fields-with-defaults }

Pero si tus datos tienen valores para los campos del modelo con valores por defecto, como el artículo con ID `bar`:

```Python hl_lines="3  5"
{
    "name": "Bar",
    "description": "The bartenders",
    "price": 62,

Y como la operación de escritura no usa `async` y `await`, definimos la función con un `def` normal:

{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py39.py hl[6:9] *}

## Agregar la tarea en segundo plano { #add-the-background-task }

Dentro de tu *path operation function*, pasa tu función de tarea al objeto de *background tasks* con el método `.add_task()`:

{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py39.py hl[14] *}