Você também pode transmitir vídeo ou áudio desta forma; pode até ser gerado enquanto você processa e envia.

## Um `StreamingResponse` com `yield` { #a-streamingresponse-with-yield }

Se você declarar `response_class=StreamingResponse` na sua função de operação de rota, você pode usar `yield` para enviar cada bloco de dados em sequência.

{* ../../docs_src/stream_data/tutorial001_py310.py ln[1:23] hl[20,23] *}

}

val runtimeAware: NamedDomainObjectProvider<DependencyScopeConfiguration> = configurations.dependencyScope("runtimeAware") {
    description = "All dependencies which should run in a Gradle context, and therefore must declare or inherit target runtime compatibility"
}

// Computes a map of all projects in the full Gradle distribution to their target runtime details file.

Por ejemplo, podrías declarar que algo podría ser un `str` o `None`:

```python
from typing import Union


def say_hi(name: Union[str, None]):
        print(f"Hi {name}!")
```

`typing` también tiene un atajo para declarar que algo podría ser `None`, con `Optional`.

Aquí va un Consejo desde mi punto de vista muy subjetivo:

You can easily use the same Pydantic settings to configure your generated OpenAPI and the docs UIs.

For example:

{* ../../docs_src/conditional_openapi/tutorial001_py310.py hl[6,11] *}

Here we declare the setting `openapi_url` with the same default of `"/openapi.json"`.

And then we use it when creating the `FastAPI` app.

## `Header`'ı Import Edin { #import-header }

Önce `Header`'ı import edin:

{* ../../docs_src/header_params/tutorial001_an_py310.py hl[3] *}

## `Header` Parametrelerini Tanımlayın { #declare-header-parameters }

Ardından header parametrelerini, `Path`, `Query` ve `Cookie` ile kullandığınız yapının aynısıyla tanımlayın.

Default değeri ve ek validation ya da annotation parametrelerinin tamamını belirleyebilirsiniz:

/// warning | Uyarı

`Field`'ın, diğerlerinin (`Query`, `Path`, `Body` vb.) aksine `fastapi`'den değil doğrudan `pydantic`'den import edildiğine dikkat edin.

///

## Model attribute'larını tanımlayın { #declare-model-attributes }

Ardından `Field`'ı model attribute'larıyla birlikte kullanabilirsiniz:

{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[11:14] *}

/// warning | Попередження

Зверніть увагу, що `Field` імпортується безпосередньо з `pydantic`, а не з `fastapi`, як усе інше (`Query`, `Path`, `Body` тощо).

///

## Оголошення атрибутів моделі { #declare-model-attributes }

Потім ви можете використовувати `Field` з атрибутами моделі:

{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[11:14] *}

  # To guarantee Maintained check is occasionally updated. See
  # https://github.com/ossf/scorecard/blob/main/docs/checks.md#maintained
  schedule:
    - cron: '26 3 * * 2'
  push:
    branches: [ "master" ]

# Declare default permissions as read only.
permissions: read-all

jobs:
  analysis:
    if: github.repository == 'tensorflow/tensorflow' # Don't do this in forks
    name: Scorecards analysis
    runs-on: ubuntu-latest

/// note | Nota

Esto es compatible desde la versión `0.115.0` de FastAPI. 🤓

///

/// tip | Consejo

Esta misma técnica se aplica a `Query`, `Cookie`, y `Header`. 😎

///

## Cookies con un Modelo de Pydantic { #cookies-with-a-pydantic-model }

Essas funções podem ser declaradas com `async def` ou `def` normal.

### Evento `startup` { #startup-event }

Para adicionar uma função que deve rodar antes de a aplicação iniciar, declare-a com o evento `"startup"`:

{* ../../docs_src/events/tutorial001_py310.py hl[8] *}

Nesse caso, a função de manipulador do evento `startup` inicializará os itens do "banco de dados" (apenas um `dict`) com alguns valores.