# Declarar Ejemplos de Request { #declare-request-example-data }

Puedes declarar ejemplos de los datos que tu aplicación puede recibir.

Aquí tienes varias formas de hacerlo.

## Datos extra de JSON Schema en modelos de Pydantic { #extra-json-schema-data-in-pydantic-models }

Puedes declarar `examples` para un modelo de Pydantic que se añadirá al JSON Schema generado.

//// tab | Pydantic v2

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Sin embargo, aunque no estamos usando la funcionalidad integrada por defecto, aún estamos usando un modelo Pydantic para generar manualmente el JSON Schema para los datos que queremos recibir en YAML.

Luego usamos el request directamente, y extraemos el cuerpo como `bytes`. Esto significa que FastAPI ni siquiera intentará parsear la carga útil del request como JSON.

En este ejemplo estamos usando el flujo de OAuth2 "password".

Esto es apropiado cuando estamos iniciando sesión en nuestra propia aplicación, probablemente con nuestro propio frontend.

Porque podemos confiar en ella para recibir el `username` y `password`, ya que la controlamos.

### Documentación de la API { #api-docs }

Si vas a `/docs`, verás que tiene los **esquemas** para los datos a enviar en requests y recibir en responses:

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image01.png">

Puedes ver esos esquemas porque fueron declarados con los modelos en la app.

Si revisas la aplicación anterior, en la interfaz verás que, hasta ahora, permite al cliente decidir el `id` del `Hero` a crear. 😱

No deberíamos permitir que eso suceda, podrían sobrescribir un `id` que ya tenemos asignado en la base de datos. Decidir el `id` debería ser tarea del **backend** o la **base de datos**, **no del cliente**.

![ReDoc](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-02-redoc-simple.png)

## Actualización del Ejemplo { #example-upgrade }

Ahora modifica el archivo `main.py` para recibir un body desde un request `PUT`.

Declara el body usando tipos estándar de Python, gracias a Pydantic.

```Python hl_lines="4  9-12  25-27"
from typing import Union

from fastapi import FastAPI

Esos worker processes serían los que ejecutan tu aplicación, realizarían los cálculos principales para recibir un **request** y devolver un **response**, y cargarían cualquier cosa que pongas en variables en RAM.

<img src="/img/deployment/concepts/process-ram.drawio.svg">

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).

Para que `await` funcione, tiene que estar dentro de una función que soporte esta asincronía. Para hacer eso, solo declara la función con `async def`:

```Python hl_lines="1"

Si el cliente solicita `http://example.com/items/foo` (un `item_id` `"foo"`), ese cliente recibirá un código de estado HTTP de 200, y un response JSON de:

```JSON
{
  "item": "The Foo Wrestlers"
}
```

Pero si el cliente solicita `http://example.com/items/bar` (un `item_id` inexistente `"bar"`), ese cliente recibirá un código de estado HTTP de 404 (el error "no encontrado"), y un response JSON de:

```JSON
{

///

## Crear un middleware { #create-a-middleware }

Para crear un middleware usas el decorador `@app.middleware("http")` encima de una función.

La función middleware recibe:

* La `request`.
* Una función `call_next` que recibirá la `request` como parámetro.
    * Esta función pasará la `request` a la correspondiente *path operation*.
    * Luego devuelve la `response` generada por la correspondiente *path operation*.