* Puedes obtener metadatos del archivo subido.
* Tiene una interfaz `async` [parecida a un archivo](https://docs.python.org/3/glossary.html#term-file-like-object).
* Expone un objeto Python real [`SpooledTemporaryFile`](https://docs.python.org/3/library/tempfile.html#tempfile.SpooledTemporaryFile) que puedes pasar directamente a otros paquetes que esperan un objeto parecido a un archivo.

Por lo tanto, puedes buscar esa excepción específica dentro de la dependencia con `except SomeException`.

Del mismo modo, puedes usar `finally` para asegurarte de que los pasos de salida se ejecuten, sin importar si hubo una excepción o no.

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py310.py hl[3,5] *}

## Sub-dependencias con `yield` { #sub-dependencies-with-yield }

// gh-readonly-queue/master/pr-1234-5678abcdef -> master
fun toMergeQueueBaseBranch(actualBranch: String): String = when {
    actualBranch.startsWith("gh-readonly-queue/") -> actualBranch.substringAfter("/").substringBefore("/")
    else -> actualBranch
}

/**
 * The build environment.
 *

			Description: "Number of events per HTTP send to webhook target",
			Optional:    true,
			Type:        "number",
		},
		config.HelpKV{
			Key:         QueueSize,
			Description: "configure channel queue size for webhook targets",
			Optional:    true,
			Type:        "number",
		},
		config.HelpKV{
			Key:         QueueDir,
			Description: `staging dir for undelivered logger messages e.g. '/home/logger-events'`,

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:

# Modelo de Response - Tipo de Retorno { #response-model-return-type }

Puedes declarar el tipo utilizado para el response anotando el **tipo de retorno** de la *path operation function*.

Puedes utilizar **anotaciones de tipos** de la misma manera que lo harías para datos de entrada en **parámetros** de función, puedes utilizar modelos de Pydantic, lists, diccionarios, valores escalares como enteros, booleanos, etc.

import com.google.common.annotations.J2ktIncompatible;
import com.google.common.collect.ImmutableList;
import java.util.ArrayDeque;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Queue;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.CyclicBarrier;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.Executor;
import java.util.concurrent.ExecutorService;

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

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/header-param-models/image01.png">
</div>

## Prohibir Headers Extra { #forbid-extra-headers }

En algunos casos de uso especiales (probablemente no muy comunes), podrías querer **restringir** los headers que deseas recibir.

Puedes usar [`bump-pydantic`](https://github.com/pydantic/bump-pydantic) del mismo equipo de Pydantic.

Esta herramienta te ayudará a cambiar automáticamente la mayor parte del código que necesita cambiarse.

Después de esto, puedes ejecutar los tests y revisa si todo funciona. Si es así, ya terminaste. 😎

### Sin tipo de retorno { #no-return-type }

También puedes omitir el tipo de retorno. FastAPI usará el [`jsonable_encoder`](./encoder.md) para convertir los datos y enviarlos.

{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial001_py310.py ln[34:37] hl[35] *}

## `ServerSentEvent` { #serversentevent }

Si necesitas configurar campos SSE como `event`, `id`, `retry` o `comment`, puedes hacer `yield` de objetos `ServerSentEvent` en lugar de datos simples.