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## Aprende Más { #learn-more }

Puedes aprender más sobre **GraphQL** en la [documentación oficial de GraphQL](https://graphql.org/).

En algunos casos realmente no necesitas el valor de retorno de una dependencia dentro de tu *path operation function*.

O la dependencia no devuelve un valor.

Pero aún necesitas que sea ejecutada/resuelta.

Para esos casos, en lugar de declarar un parámetro de *path operation function* con `Depends`, puedes añadir una `list` de `dependencies` al decorador de *path operation*.

Probablemente aún querremos mantenerlo para OpenAPI en general, ya que eso asegurará que los operation IDs sean **únicos**.

Pero para el cliente generado podríamos **modificar** los operation IDs de OpenAPI justo antes de generar los clientes, solo para hacer esos nombres de métodos más bonitos y **limpios**.

Ahora, veamos cómo podrías usar eso para devolver un response personalizado.

Digamos que quieres devolver un response en [XML](https://en.wikipedia.org/wiki/XML).

Podrías poner tu contenido XML en un string, poner eso en un `Response`, y devolverlo:

{* ../../docs_src/response_directly/tutorial002_py310.py hl[1,18] *}

El programa **server** (por ejemplo **Uvicorn** a través de **FastAPI CLI**) es capaz de interpretar esos headers, y luego pasar esa información a tu aplicación.

Pero por seguridad, como el server no sabe que está detrás de un proxy confiable, no interpretará esos headers.

/// note | Detalles Técnicos

Los headers del proxy son:

* [`@contextlib.asynccontextmanager`](https://docs.python.org/3/library/contextlib.html#contextlib.asynccontextmanager)

sería válida para usar como una dependencia en **FastAPI**.

De hecho, FastAPI usa esos dos decoradores internamente.

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## Una dependencia de base de datos con `yield` { #a-database-dependency-with-yield }

/// info | Información

Esos tipos internos en los corchetes se denominan "parámetros de tipo".

En este caso, `str` es el parámetro de tipo pasado a `list`.

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Eso significa: "la variable `items` es una `list`, y cada uno de los ítems en esta lista es un `str`".

Al hacer eso, tu editor puede proporcionar soporte incluso mientras procesa elementos de la lista:

### Resumen de actualizaciones parciales { #partial-updates-recap }

En resumen, para aplicar actualizaciones parciales deberías:

* (Opcionalmente) usar `PATCH` en lugar de `PUT`.
* Recuperar los datos almacenados.
* Poner esos datos en un modelo de Pydantic.
* Generar un `dict` sin valores por defecto del modelo de entrada (usando `exclude_unset`).

Así que, incluso con el código anterior que no usa Pydantic explícitamente, FastAPI está usando Pydantic para convertir esos dataclasses estándar en su propia versión de dataclasses de Pydantic.

Y por supuesto, soporta lo mismo:

* validación de datos
* serialización de datos
* documentación de datos, etc.

/// info | Información

Si estás usando contenedores, por ejemplo con Docker o Kubernetes, te contaré más sobre eso en el próximo capítulo: [FastAPI en Contenedores - Docker](docker.md).

En particular, cuando corras en **Kubernetes** probablemente **no** querrás usar workers y en cambio correr **un solo proceso de Uvicorn por contenedor**, pero te contaré sobre eso más adelante en ese capítulo.

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## Múltiples Workers { #multiple-workers }