En estos casos, podría tener sentido almacenar las tags en un `Enum`.

**FastAPI** soporta eso de la misma manera que con strings normales:

{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial002b_py310.py hl[1,8:10,13,18] *}

## Resumen y Descripción { #summary-and-description }

Puedes añadir un `summary` y `description`:

///

Luego, cuando creas un instance de esa clase `Settings` (en este caso, en el objeto `settings`), Pydantic leerá las variables de entorno de una manera indiferente a mayúsculas y minúsculas, por lo que una variable en mayúsculas `APP_NAME` aún será leída para el atributo `app_name`.

Podría verse así:

```plaintext
/usr/local/bin:/usr/bin:/bin:/usr/sbin:/sbin:/opt/custompython/bin
```

De esta manera, cuando escribes `python` en la terminal, el sistema encontrará el programa Python en `/opt/custompython/bin` (el último directorio) y usará ese.

////

//// tab | Windows

Para optimizar el rendimiento al devolver datos JSON, usa un tipo de retorno o un modelo de Response; de esa manera Pydantic se encargará de la serialización a JSON del lado de Rust, sin pasar por Python. Lee más en la documentación para [Tutorial - Modelo de Response - Tipo de Retorno](../tutorial/response-model.md).

# Parámetros de Header { #header-parameters }

Puedes definir los parámetros de Header de la misma manera que defines los parámetros de `Query`, `Path` y `Cookie`.

## Importar `Header` { #import-header }

Primero importa `Header`:

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

## Declarar parámetros de `Header` { #declare-header-parameters }

Las pruebas añadidas aquí serán vistas por todas las personas que diseñan prompts específicos del idioma.

Úsalo de la siguiente manera:

* Ten un prompt específico del idioma - `docs/{language code}/llm-prompt.md`.

    * Si no usabas FastAPI y utilizabas Starlette directamente (u otra herramienta, como Sanic, Flask, Responder, etc.) tendrías que implementar toda la validación y serialización de datos por ti mismo. Entonces, tu aplicación final...

///

### 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]`:

**FastAPI** proporciona varias herramientas para ayudarte a manejar la **Seguridad** de manera fácil, rápida y estándar, sin tener que estudiar y aprender todas las especificaciones de seguridad.

Pero primero, vamos a revisar algunos pequeños conceptos.

## ¿Con prisa? { #in-a-hurry }

Y, a su vez, `dependency_b` necesita que el valor de `dependency_a` (aquí llamado `dep_a`) esté disponible para su código de salida.

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008_an_py310.py hl[18:19,26:27] *}

De la misma manera, podrías tener algunas dependencias con `yield` y otras dependencias con `return`, y hacer que algunas de esas dependan de algunas de las otras.