E com qualquer retorno que você desejar.

Neste caso, a dependência espera por:

* Um parâmetro de consulta opcional `q` do tipo `str`.
* Um parâmetro de consulta opcional `skip` do tipo `int`, e igual a `0` por padrão.
* Um parâmetro de consulta opcional `limit` do tipo `int`, e igual a `100` por padrão.

E então retorna um `dict` contendo esses valores.

/// info | Informação

## Usando `BackgroundTasks`

Primero, importa `BackgroundTasks` y define un parámetro en tu *path operation function* con una declaración de tipo de `BackgroundTasks`:

{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001.py hl[1,13] *}

**FastAPI** creará el objeto de tipo `BackgroundTasks` por ti y lo pasará como ese parámetro.

## Crear una función de tarea

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

    * verifica che la richiesta abbia un attributo obbligatorio `name` e che sia di tipo `str`.
    * verifica che la richiesta abbia un attributo obbligatorio `price` e che sia di tipo `float`.
    * verifica che la richiesta abbia un attributo opzionale `is_offer` e che sia di tipo `bool`, se presente.
    * Tutto questo funzionerebbe anche con oggetti JSON più complessi.

## Metadata para la API

Puedes establecer los siguientes campos que se usan en la especificación OpenAPI y en las interfaces automáticas de documentación de la API:

| Parámetro | Tipo | Descripción |
|------------|------|-------------|
| `title` | `str` | El título de la API. |
| `summary` | `str` | Un resumen corto de la API. <small>Disponible desde OpenAPI 3.1.0, FastAPI 0.99.0.</small> |

///

Y cuando devuelves una `Response`, **FastAPI** la pasará directamente.

No hará ninguna conversión de datos con los modelos de Pydantic, no convertirá los contenidos a ningún tipo, etc.

Esto te da mucha flexibilidad. Puedes devolver cualquier tipo de datos, sobrescribir cualquier declaración o validación de datos, etc.

## Usar el `jsonable_encoder` en una `Response`

## Metadados para API

Você pode definir os seguintes campos que são usados na especificação OpenAPI e nas interfaces automáticas de documentação da API:

| Parâmetro | Tipo | Descrição |
|------------|------|-------------|
| `title` | `str` | O título da API. |
| `summary` | `str` | Um breve resumo da API. <small>Disponível desde OpenAPI 3.1.0, FastAPI 0.99.0.</small> |

# Webhooks de OpenAPI

Hay casos donde quieres decirle a los **usuarios** de tu API que tu aplicación podría llamar a *su* aplicación (enviando una request) con algunos datos, normalmente para **notificar** de algún tipo de **evento**.

Esto significa que en lugar del proceso normal de tus usuarios enviando requests a tu API, es **tu API** (o tu aplicación) la que podría **enviar requests a su sistema** (a su API, su aplicación).

Esto normalmente se llama un **webhook**.

Isso significa que qualquer valor obtido de uma variável de ambiente em Python terá o tipo `str`, e qualquer conversão para um tipo diferente ou validação deve ser realizada no código.

## Pydantic `Settings`

Para adicionar o corpo na *função de operação de rota*, declare-o da mesma maneira que você declarou parâmetros de rota e consulta:

{* ../../docs_src/body/tutorial001.py hl[18] *}

...E declare o tipo como o modelo que você criou, `Item`.

## Resultados

Apenas com esse declaração de tipos do Python, o **FastAPI** irá:

* Ler o corpo da requisição como um JSON.
* Converter os tipos correspondentes (se necessário).

Sin embargo, podemos declarar el esquema esperado para el cuerpo del request.

### Tipo de contenido personalizado de OpenAPI

Usando este mismo truco, podrías usar un modelo Pydantic para definir el esquema JSON que luego se incluye en la sección personalizada del esquema OpenAPI para la *path operation*.

Y podrías hacer esto incluso si el tipo de datos en el request no es JSON.