Puedes escribir [Markdown](https://en.wikipedia.org/wiki/Markdown) en el docstring, se interpretará y mostrará correctamente (teniendo en cuenta la indentación del docstring).

{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial004_py310.py hl[17:25] *}

Será usado en la documentación interactiva:

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).

Y como la operación de escritura no usa `async` y `await`, definimos la función con un `def` normal:

///

### No async *path operation functions* { #non-async-path-operation-functions }

También puedes usar funciones `def` normales (sin `async`), y usar `yield` de la misma manera.

FastAPI se asegurará de ejecutarlo correctamente para que no bloquee el event loop.

Como en este caso la función no es async, el tipo de retorno correcto sería `Iterable[Item]`:

{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial001_py310.py ln[28:31] hl[29] *}

///

### *path operation functions* no-async { #non-async-path-operation-functions }

También puedes usar funciones `def` regulares (sin `async`), y usar `yield` de la misma forma.

FastAPI se asegurará de que se ejecute correctamente para que no bloquee el event loop.

Como en este caso la función no es async, el tipo de retorno correcto sería `Iterable[Item]`:

{* ../../docs_src/stream_json_lines/tutorial001_py310.py ln[27:30] hl[28] *}

* ve al paquete padre (el directorio `app/`)...
* y allí, busca el módulo `dependencies` (el archivo en `app/dependencies.py`)...
* y de él, importa la función `get_token_header`.

¡Eso funciona correctamente! 🎉

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De la misma manera, si hubiéramos usado tres puntos `...`, como en:

```Python
from ...dependencies import get_token_header
```

eso significaría:

httpx.post(callback_url, json={"description": "Invoice paid", "paid": True})
```

Pero posiblemente la parte más importante del callback es asegurarse de que el usuario de tu API (el desarrollador externo) implemente la *API externa* correctamente, de acuerdo con los datos que *tu API* va a enviar en el request body del callback, etc.

Consulta la sección `### Content of code snippets` en el prompt general en `scripts/translate.py`.

////

## Comillas { #quotes }

//// tab | Prueba

Ayer, mi amigo escribió: "Si escribes 'incorrectly' correctamente, lo habrás escrito incorrectamente". A lo que respondí: "Correcto, pero 'incorrectly' está incorrecto, no '"incorrectly"'".

/// note | Nota

    * Porque las estructuras de datos de pydantic son solo instances de clases que defines; autocompletado, linting, mypy y tu intuición deberían funcionar correctamente con tus datos validados.
* Valida **estructuras complejas**:
    * Uso de modelos jerárquicos de Pydantic, `List` y `Dict` de `typing` de Python, etc.

Importa `Enum` y crea una subclase que herede de `str` y de `Enum`.

Al heredar de `str`, la documentación de la API podrá saber que los valores deben ser de tipo `string` y podrá representarlos correctamente.

Luego crea atributos de clase con valores fijos, que serán los valores válidos disponibles:

{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[1,6:9] *}

/// tip | Consejo

///

## Salida temprana y `scope` { #early-exit-and-scope }

Normalmente, el código de salida de las dependencias con `yield` se ejecuta **después de que el response** se envía al cliente.