```Python
my_list: list[str]
```

Eso es toda la sintaxis estándar de Python para declaraciones de tipo.

Usa esa misma sintaxis estándar para atributos de modelos con tipos internos.

Así, en nuestro ejemplo, podemos hacer que `tags` sea específicamente una "lista de strings":

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial002_py310.py hl[12] *}

## Tipos de conjunto { #set-types }

Si quieres usar las funcionalidades más recientes de Python, tendrás que asegurarte de usar Pydantic v2.

///

Si tienes una app de FastAPI antigua con Pydantic v1, aquí te muestro cómo migrarla a Pydantic v2, y las **funcionalidades en FastAPI 0.119.0** para ayudarte con una migración gradual.

## Guía oficial { #official-guide }

Puedes volver a lanzar la misma excepción usando `raise`:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008d_an_py310.py hl[17] *}

Ahora el cliente obtendrá el mismo response *HTTP 500 Internal Server Error*, pero el servidor tendrá nuestro `InternalError` personalizado en los registros. 😎

## Ejecución de dependencias con `yield` { #execution-of-dependencies-with-yield }

En el mismo servidor (o servidores), podrían haber **múltiples aplicaciones**, por ejemplo, otros programas API o una base de datos.

Solo un proceso puede estar gestionando la IP y puerto específica (el TLS Termination Proxy en nuestro ejemplo) pero las otras aplicaciones/procesos pueden estar ejecutándose en el/los servidor(es) también, siempre y cuando no intenten usar la misma **combinación de IP pública y puerto**.

    end

    rect rgba(0, 255, 255, .1)
        code ->> function: say_hi(name="Camila")
        function ->> code: devolver resultado almacenado
    end
```

En el caso de nuestra dependencia `get_settings()`, la función ni siquiera toma argumentos, por lo que siempre devuelve el mismo valor.

### Errores Pequeños Manejados Automáticamente { #small-errors-automatically-handled }

Al construir APIs web con FastAPI, si hay un error en nuestro código, FastAPI normalmente lo contiene al request único que desencadenó el error. 🛡

Entonces, el frontend (que se ejecuta en el navegador) trataría de alcanzar `/openapi.json` y no podría obtener el esquema de OpenAPI.

Porque tenemos un proxy con un prefijo de path de `/api/v1` para nuestra aplicación, el frontend necesita obtener el esquema de OpenAPI en `/api/v1/openapi.json`.

```mermaid
graph LR

browser("Navegador")
proxy["Proxy en http://0.0.0.0:9999/api/v1/app"]

Después, 🤖 toma la primera tarea que termine (digamos, nuestro "archivo-lento" 📝) y continúa con lo que tenía que hacer con ella.