Você pode utilizar `async def` ou apenas `def`.

E você pode declarar dependências utilizando `async def` dentro de *funções de operação de rota* definidas com `def`, ou declarar dependências com `def` e utilizar dentro de *funções de operação de rota* definidas com `async def`, etc.

Não faz diferença. O **FastAPI** sabe o que fazer.

/// note | Nota

{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001.py hl[1,4,7:9] *}

### Generar el esquema de OpenAPI

Luego, usa la misma función de utilidad para generar el esquema de OpenAPI, dentro de una función `custom_openapi()`:

{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001.py hl[2,15:21] *}

### Modificar el esquema de OpenAPI

///

Se você costumava depender desse comportamento, agora você precisa criar os recursos para uma tarefa de background dentro dela mesma, e usar internamente apenas dados que não dependam de recursos de dependências com `yield`.

Primero, crea un directorio para tu proyecto.

Lo que normalmente hago es crear un directorio llamado `code` dentro de mi directorio de usuario.

Y dentro de eso creo un directorio por proyecto.

<div class="termy">

```console
// Ve al directorio principal
$ cd
// Crea un directorio para todos tus proyectos de código
$ mkdir code
// Entra en ese directorio de código
$ cd code
// Crea un directorio para este proyecto

Primeiro, crie um diretório para seu projeto.

O que normalmente faço é criar um diretório chamado `code` dentro do meu diretório home/user.

E dentro disso eu crio um diretório por projeto.

<div class="termy">

```console
// Vá para o diretório inicial
$ cd
// Crie um diretório para todos os seus projetos de código
$ mkdir code
// Entre nesse diretório de código
$ cd code
// Crie um diretório para este projeto

Aqui, o **FastAPI** não ficará confuso...

La manera en que funciona es que escribes la definición del esquema usando el formato YAML dentro del docstring de cada función que maneja una ruta.

Y genera esquemas OpenAPI.

Así es como funciona en Flask, Starlette, Responder, etc.

Pero luego, tenemos otra vez el problema de tener una micro-sintaxis, dentro de un string de Python (un gran YAML).

* `close()`: Fecha o arquivo.

Como todos esses métodos são assíncronos (`async`) você precisa esperar ("await") por eles.

Por exemplo, dentro de uma *função de operação de rota* assíncrona você pode obter os conteúdos com:

```Python
contents = await myfile.read()
```

Se você estiver dentro de uma *função de operação de rota* definida normalmente com `def`, você pode acessar `UploadFile.file` diretamente, por exemplo:

```Python

#### Union

Puedes declarar que una variable puede ser cualquier de **varios tipos**, por ejemplo, un `int` o un `str`.

En Python 3.6 y posterior (incluyendo Python 3.10) puedes usar el tipo `Union` de `typing` y poner dentro de los corchetes los posibles tipos a aceptar.

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

{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001.py hl[6:9] *}

## Agregar la tarea en segundo plano

Dentro de tu *path operation function*, pasa tu función de tarea al objeto de *background tasks* con el método `.add_task()`:

{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001.py hl[14] *}

`.add_task()` recibe como argumentos: