Pode ser uma função `async def` ou um `def` normal, o **FastAPI** saberá como lidar com isso corretamente.

Neste caso, a função da tarefa escreverá em um arquivo (simulando o envio de um e-mail).

E como a operação de escrita não usa `async` e `await`, definimos a função com um `def` normal:

{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py310.py hl[6:9] *}

pkg os, func Chown(string, int, int) error
pkg os, func Chtimes(string, time.Time, time.Time) error
pkg os, func Clearenv()
pkg os, func Create(string) (*File, error)
pkg os, func Environ() []string
pkg os, func Exit(int)
pkg os, func Expand(string, func(string) string) string
pkg os, func ExpandEnv(string) string
pkg os, func FindProcess(int) (*Process, error)
pkg os, func Getegid() int

Poder usar funciones asíncronas en tus tests puede ser útil, por ejemplo, cuando consultas tu base de datos de forma asíncrona. Imagina que quieres probar el envío de requests a tu aplicación FastAPI y luego verificar que tu backend escribió exitosamente los datos correctos en la base de datos, mientras usas un paquete de base de datos asíncrono.

Veamos cómo podemos hacer que esto funcione.

Tu API casi siempre tiene que enviar un **response** body. Pero los clientes no necesariamente necesitan enviar **request bodies** todo el tiempo, a veces solo solicitan un path, quizás con algunos parámetros de query, pero no envían un body.

Para declarar un **request** body, usas modelos de [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) con todo su poder y beneficios.

/// info | Información

### Timing attacks { #timing-attacks }

¿Pero qué es un "timing attack"?

Imaginemos que algunos atacantes están tratando de adivinar el nombre de usuario y la contraseña.

Y envían un request con un nombre de usuario `johndoe` y una contraseña `love123`.

Entonces el código de Python en tu aplicación equivaldría a algo como:

```Python
if "johndoe" == "stanleyjobson" and "love123" == "swordfish":

Puede ser una función `async def` o una función normal `def`, **FastAPI** sabrá cómo manejarla correctamente.

En este caso, la función de tarea escribirá en un archivo (simulando el envío de un email).

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

{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py310.py hl[6:9] *}

* **Rapide à coder** : augmente la vitesse de développement des fonctionnalités d'environ 200 % à 300 %. *
* **Moins de bugs** : réduit d'environ 40 % les erreurs induites par le développeur. *

Ahora creamos un modelo `HeroCreate`, este es el que **validará** los datos de los clientes.

Tiene los mismos campos que `HeroBase`, y también tiene `secret_name`.

Ahora, cuando los clientes **crean un nuevo héroe**, enviarán el `secret_name`, se almacenará en la base de datos, pero esos nombres secretos no se devolverán en la API a los clientes.

/// tip | Consejo

* **Después** de obtener una conexión segura, el protocolo de comunicación sigue siendo **HTTP**.
    * Los contenidos están **encriptados**, aunque se envién con el **protocolo HTTP**.

    1.  To switch tf.keras to use Keras 2 (tf-keras), set the environment
        variable TF_USE_LEGACY_KERAS=1 directly or in your python program by
        import os;os.environ["TF_USE_LEGACY_KERAS"]=1. Please note that this
        will set it for all packages in your Python runtime program

*   1.  Change import of keras from tensorflow as follows