- name: Setup uv
        uses: astral-sh/setup-uv@v6
        with:
          version: "0.4.15"
          enable-cache: true
          cache-dependency-glob: |
            requirements**.txt
            pyproject.toml
      - name: Install Dependencies
        run: uv pip install -r requirements-github-actions.txt
      # Allow debugging with tmate
      - name: Setup tmate session
        uses: mxschmitt/action-tmate@v3

      - name: Setup uv
        uses: astral-sh/setup-uv@v6
        with:
          version: "0.4.15"
          enable-cache: true
          cache-dependency-glob: |
            requirements**.txt
            pyproject.toml
      - name: Install GitHub Actions dependencies
        run: uv pip install -r requirements-github-actions.txt
      - name: Deploy Docs Status Pending
        run: python ./scripts/deploy_docs_status.py
        env:

      - name: Setup uv
        uses: astral-sh/setup-uv@v6
        with:
          version: "0.4.15"
          enable-cache: true
          cache-dependency-glob: |
            requirements**.txt
            pyproject.toml
      - name: Install Dependencies
        run: uv pip install -r requirements-github-actions.txt -r requirements-translations.txt
      # Allow debugging with tmate
      - name: Setup tmate session

## Metadata para etiquetas

También puedes agregar metadata adicional para las diferentes etiquetas usadas para agrupar tus path operations con el parámetro `openapi_tags`.

Este toma una list que contiene un diccionario para cada etiqueta.

Cada diccionario puede contener:

* `upgrade`: Upgrades

En este ejemplo, las *path operations* bajo el `router` usarán la clase personalizada `TimedRoute`, y tendrán un header `X-Response-Time` extra en el response con el tiempo que tomó generar el response:

```{ .dockerfile .annotate }
# (1)
FROM python:3.9 as requirements-stage

# (2)
WORKDIR /tmp

# (3)
RUN pip install poetry

# (4)
COPY ./pyproject.toml ./poetry.lock* /tmp/

# (5)
RUN poetry export -f requirements.txt --output requirements.txt --without-hashes

# (6)
FROM python:3.9

# (7)
WORKDIR /code

# (8)

anda","saint barthélemy","saint helena","ascension and tristan da cunha","Ascension and tristan da cunha","saint kitts and nevis","saint lucia","saint martin","saint pierre and miquelon","saint vincent and the grenadines","samoa","san marino","sao tome and principe","saudi arabia","senegal","serbia","seychelles","sierra leone","singapore","sint maarten","slovakia","slovenia","solomon islands","somalia","south africa","south georgia and the south sandwich islands","south sudan","spain","sri lanka...

{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[25] *}

## Obtener el usuario

`get_current_user` usará una función de utilidad (falsa) que creamos, que toma un token como un `str` y devuelve nuestro modelo de Pydantic `User`:

{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[19:22,26:27] *}

## Inyectar al usuario actual

     <span style="background-color:#007166"><font color="#D3D7CF"> INFO </font></span>  Application startup complete.
```

</div>

El programa de línea de comandos llamado `fastapi` es **FastAPI CLI**.

FastAPI CLI toma el path de tu programa Python (por ejemplo, `main.py`), detecta automáticamente la `FastAPI` instance (comúnmente llamada `app`), determina el proceso de import correcto, y luego la sirve.