Al ✨ [**sponsorear FastAPI**](../help-fastapi.md#sponsor-the-author){.internal-link target=_blank} ✨, estas compañías ayudan a asegurar que el framework y su **ecosistema** se mantengan saludables y **sustentables**.

Cada uno de esos `dict`s de response puede tener una clave `model`, conteniendo un modelo de Pydantic, así como `response_model`.

**FastAPI** tomará ese modelo, generará su JSON Schema y lo incluirá en el lugar correcto en OpenAPI.

Por ejemplo, para declarar otro response con un código de estado `404` y un modelo Pydantic `Message`, puedes escribir:

          if [ -t 0 ]; then
            TTY_FLAG="-t"
          else
            TTY_FLAG=""
          fi
          while [ $retry_count -lt $max_retries ]; do
            if docker exec -i "${container_name}" bash -c "su - omm -c 'gsql -U omm -c \"select 1;\"'" 
            then
              echo "Creating database gorm..."
              sql_file='/tmp/create_database.sql'

#### `Tuple` ve `Set`

`Tuple` ve `set`lerin tiplerini bildirmek için de aynısını yapıyoruz:

{* ../../docs_src/python_types/tutorial007.py hl[1,4] *}


Bu şu anlama geliyor:

* `items_t` değişkeni sırasıyla `int`, `int`, ve `str` tiplerinden oluşan bir `tuple` türündedir .
* `items_s` ise her öğesi `bytes` türünde olan bir `set` örneğidir.

#### `Dict`

* Luego corrige manualmente los problemas restantes en la traducción para que sea una buena traducción.

## Dependencias { #dependencies }

Vemos que vamos a necesitar algunas dependencias usadas en varios lugares de la aplicación.

Así que las ponemos en su propio módulo `dependencies` (`app/dependencies.py`).

Ahora utilizaremos una dependencia simple para leer un header `X-Token` personalizado:

khakassia.su
krasnodar.su
kurgan.su
kustanai.su
lenug.su
mangyshlak.su
mordovia.su
msk.su
murmansk.su
nalchik.su
navoi.su
north-kazakhstan.su
nov.su
obninsk.su
penza.su
pokrovsk.su
sochi.su
spb.su
tashkent.su
termez.su
togliatti.su
troitsk.su
tselinograd.su
tula.su
tuva.su
vladikavkaz.su
vladimir.su
vologda.su

Luego vas al mostrador 🔀, a la tarea inicial que ahora está terminada ⏯, recoges las hamburguesas, das las gracias y las llevas a la mesa. Eso termina ese paso / tarea de interacción con el mostrador ⏹. Eso a su vez, crea una nueva tarea, de "comer hamburguesas" 🔀 ⏯, pero la anterior de "obtener hamburguesas" ha terminado ⏹.

### Hamburguesas Paralelas { #parallel-burgers }

Tener `str | None` permitirá que tu editor te dé un mejor soporte y detecte errores.

///

## Validaciones adicionales { #additional-validation }

Vamos a hacer que, aunque `q` sea opcional, siempre que se proporcione, **su longitud no exceda los 50 caracteres**.

### Importar `Query` y `Annotated` { #import-query-and-annotated }

Para lograr eso, primero importa:

* `Query` desde `fastapi`
* `Annotated` desde `typing`

<div class="termy">

```console
$ pip install "uvicorn[standard]"

---> 100%
```

</div>

## Örnek

### Kodu Oluşturalım

* `main.py` adında bir dosya oluşturup içine şu kodu yapıştıralım:

```Python
from typing import Union

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()


@app.get("/")
def read_root():
    return {"Hello": "World"}