/// tip | Consejo

Cuando escribas el código para documentar un callback, podría ser útil imaginar que eres ese *desarrollador externo*. Y que actualmente estás implementando la *API externa*, no *tu API*.

Adoptar temporalmente este punto de vista (del *desarrollador externo*) puede ayudarte a sentir que es más obvio dónde poner los parámetros, el modelo de Pydantic para el body, para el response, etc. para esa *API externa*.

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# Tareas en Segundo Plano

Puedes definir tareas en segundo plano para que se ejecuten *después* de devolver un response.

Esto es útil para operaciones que necesitan ocurrir después de un request, pero para las que el cliente realmente no necesita esperar a que la operación termine antes de recibir el response.

Esto incluye, por ejemplo:

* Notificaciones por email enviadas después de realizar una acción:

usándolos para decorar una función con un solo `yield`.

Eso es lo que **FastAPI** usa internamente para dependencias con `yield`.

Pero no tienes que usar los decoradores para las dependencias de FastAPI (y no deberías).

FastAPI lo hará por ti internamente.

Cada sección se basa gradualmente en las anteriores, pero está estructurada para separar temas, de manera que puedas ir directamente a cualquier sección específica para resolver tus necesidades específicas de API.

También está diseñado para funcionar como una referencia futura para que puedas volver y ver exactamente lo que necesitas.

## Ejecuta el código

Esto es útil si no conoces los nombres de los campos/atributos válidos (que serían necesarios para un modelo Pydantic) de antemano.

En este caso, puedes usar `typing.Dict` (o solo `dict` en Python 3.9 y posteriores):

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial005_py39.py hl[6] *}


## Recapitulación

Usa múltiples modelos Pydantic y hereda libremente para cada caso.

Como `/users/me`, imaginemos que es para obtener datos sobre el usuario actual.

Y luego también puedes tener un path `/users/{user_id}` para obtener datos sobre un usuario específico por algún ID de usuario.

Debido a que las *path operations* se evalúan en orden, necesitas asegurarte de que el path para `/users/me` se declara antes que el de `/users/{user_id}`:

Y para comunicarte usando WebSockets con tu backend probablemente usarías las utilidades de tu frontend.

O podrías tener una aplicación móvil nativa que se comunica con tu backend de WebSocket directamente, en código nativo.

O podrías tener alguna otra forma de comunicarte con el endpoint de WebSocket.

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Está diseñado para ser muy simple de usar, y para hacer que cualquier desarrollador integre otros componentes con **FastAPI** de forma muy sencilla.

## Qué es la "Inyección de Dependencias"

**"Inyección de Dependencias"** significa, en programación, que hay una manera para que tu código (en este caso, tus *path operation functions*) declare las cosas que necesita para funcionar y utilizar: "dependencias".

Por ejemplo, no puedes poner un modelo de Pydantic en un `JSONResponse` sin primero convertirlo a un `dict` con todos los tipos de datos (como `datetime`, `UUID`, etc.) convertidos a tipos compatibles con JSON.

Para esos casos, puedes usar el `jsonable_encoder` para convertir tus datos antes de pasarlos a un response:

  * Digest HTTP, etc.
* `oauth2`: todas las formas de OAuth2 para manejar la seguridad (llamadas "flujos").
  * Varios de estos flujos son apropiados para construir un proveedor de autenticación OAuth 2.0 (como Google, Facebook, X (Twitter), GitHub, etc.):
    * `implicit`
    * `clientCredentials`
    * `authorizationCode`
  * Pero hay un "flujo" específico que puede usarse perfectamente para manejar la autenticación directamente en la misma aplicación: