los datos de TypeScript no se preservan después de la compilación a JavaScript, no puede depender de los tipos para definir validación, serialización y documentación al mismo tiempo. Debido a esto y algunas decisiones de diseño, para obtener validación, serialización y generación automática del esquema, es necesario agregar decoradores en muchos lugares. Por lo tanto, se vuelve bastante verboso.

No puede manejar muy bien modelos anidados. Entonces, si el cuerpo JSON en la request es un...

# Response Headers

## Usa un parámetro `Response`

Puedes declarar un parámetro de tipo `Response` en tu *función de path operation* (como puedes hacer para cookies).

Y luego puedes establecer headers en ese objeto de response *temporal*.

{* ../../docs_src/response_headers/tutorial002.py hl[1, 7:8] *}

Y luego puedes devolver cualquier objeto que necesites, como harías normalmente (un `dict`, un modelo de base de datos, etc).

#### 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.

### Desactivar el Modelo de Response

Continuando con el ejemplo anterior, puede que no quieras tener la validación de datos por defecto, documentación, filtrado, etc. que realiza FastAPI.

Pero puedes querer mantener la anotación del tipo de retorno en la función para obtener el soporte de herramientas como editores y verificadores de tipos (por ejemplo, mypy).

En este caso, puedes desactivar la generación del modelo de response configurando `response_model=None`:

## Crear una función de tarea

Crea una función para que se ejecute como la tarea en segundo plano.

Es solo una función estándar que puede recibir parámetros.

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).

✅ **Forma Exec**:

```Dockerfile
# ✅ Haz esto
CMD ["fastapi", "run", "app/main.py", "--port", "80"]
```

⛔️ **Forma Shell**:

```Dockerfile
# ⛔️ No hagas esto
CMD fastapi run app/main.py --port 80
```

* **FastAPI**:
    * De la misma forma en que Starlette usa Uvicorn y no puede ser más rápido que él, **FastAPI** usa Starlette, por lo que no puede ser más rápido que él.

El `directory="static"` se refiere al nombre del directorio que contiene tus archivos estáticos.

El `name="static"` le da un nombre que puede ser utilizado internamente por **FastAPI**.

Todos estos parámetros pueden ser diferentes a "`static`", ajústalos según las necesidades y detalles específicos de tu propia aplicación.

## Más info

ítem(s)",badCreditCard:"El número de tarjeta de crédito proporcionado no es válido",badCVV:"CVV proporcionado no es válido",wrongFileDim:"Las dimensiones de la imagen no son validas,",imageTooTall:"el alto de la imagen no puede ser mayor a",imageTooWide:"el ancho de la imagen no puede ser mayor a",imageTooSmall:"la imagen es demasiado pequeña",min:"min.",max:"máx.",imageRatioNotAccepted:"La proporción de imagen (alto x ancho) no es válida",passwordComplexityStart:"La contraseña debe contener al menos...

```Python
burgers = await get_burgers(2)
```

La clave aquí es el `await`. Dice a Python que tiene que esperar ⏸ a que `get_burgers(2)` termine de hacer su cosa 🕙 antes de almacenar los resultados en `burgers`. Con eso, Python sabrá que puede ir y hacer algo más 🔀 ⏯ mientras tanto (como recibir otro request).