Dependendo do seu caso de uso, você pode preferir usar uma biblioteca diferente, mas se você me perguntasse, eu provavelmente sugeriria que você experimentasse o **Strawberry**.

Aqui está uma pequena prévia de como você poderia integrar Strawberry com FastAPI:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007.py hl[4] *}

O código após o `yield` é executado após a resposta ser entregue:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007.py hl[5:6] *}

/// tip | Dica

Você pode usar funções assíncronas (`async`) ou funções comuns.

O **FastAPI** saberá o que fazer com cada uma, da mesma forma que as dependências comuns.

///

## Uma dependência com `yield` e `try`

Cuando montas una sub-aplicación como se describe arriba, FastAPI se encargará de comunicar el path de montaje para la sub-aplicación usando un mecanismo de la especificación ASGI llamado `root_path`.

De esa manera, la sub-aplicación sabrá usar ese prefijo de path para la interfaz de documentación.

Y la sub-aplicación también podría tener sus propias sub-aplicaciones montadas y todo funcionaría correctamente, porque FastAPI maneja todos estos `root_path`s automáticamente.

Quando você monta uma sub-aplicação como descrito acima, o FastAPI se encarrega de comunicar o caminho de montagem para a sub-aplicação usando um mecanismo da especificação ASGI chamado `root_path`.

Dessa forma, a sub-aplicação saberá usar esse prefixo de caminho para a interface de documentação.

E a sub-aplicação também poderia ter suas próprias sub-aplicações montadas e tudo funcionaria corretamente, porque o FastAPI lida com todos esses `root_path`s automaticamente.

///

/// note | Detalhes técnicos

Você também pode usar `from starlette.requests import Request`.

**FastAPI** fornece isso como uma conveniência para você, o desenvolvedor. Mas vem diretamente da Starlette.

///

### Antes e depois da `response`

* 팁과 요령 ✅

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e{content:"\f18d"}.fa-stack-overflow:before{content:"\f16c"}.fa-stackpath:before{content:"\f842"}.fa-stamp:before{content:"\f5bf"}.fa-star:before{content:"\f005"}.fa-star-and-crescent:before{content:"\f699"}.fa-star-half:before{content:"\f089"}.fa-star-half-alt:before{content:"\f5c0"}.fa-star-of-david:before{content:"\f69a"}.fa-star-of-life:before{content:"\f621"}.fa-staylinked:before{content:"\f3f5"}.fa-steam:before{content:"\f1b6"}.fa-steam-square:before{content:"\f1b7"}.fa-steam-symbol:before...

    * Entonces, al usar FastAPI estás ahorrando tiempo de desarrollo, bugs, líneas de código, y probablemente obtendrías el mismo rendimiento (o mejor) que si no lo usaras (ya que tendrías que implementarlo todo en tu código).

else
  tar xzf${__MVNW_QUIET_TAR:+"$__MVNW_QUIET_TAR"} "$TMP_DOWNLOAD_DIR/$distributionUrlName" -C "$TMP_DOWNLOAD_DIR" || die "failed to untar"
fi
printf %s\\n "$distributionUrl" >"$TMP_DOWNLOAD_DIR/$distributionUrlNameMain/mvnw.url"
mv -- "$TMP_DOWNLOAD_DIR/$distributionUrlNameMain" "$MAVEN_HOME" || [ -d "$MAVEN_HOME" ] || die "fail to move MAVEN_HOME"

# Separación de Esquemas OpenAPI para Entrada y Salida o No

Al usar **Pydantic v2**, el OpenAPI generado es un poco más exacto y **correcto** que antes. 😎

De hecho, en algunos casos, incluso tendrá **dos JSON Schemas** en OpenAPI para el mismo modelo Pydantic, para entrada y salida, dependiendo de si tienen **valores por defecto**.

Veamos cómo funciona eso y cómo cambiarlo si necesitas hacerlo.

## Modelos Pydantic para Entrada y Salida