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:

constraints.Length.message = La longueur de {item} doit être comprise entre {min} et {max}.
constraints.LuhnCheck.message = La somme de contrôle Luhn Modulo 11 de {value} est incorrecte.
constraints.Mod10Check.message = La somme de contrôle Modulo 10 de {value} est incorrecte.
constraints.Mod11Check.message = La somme de contrôle Modulo 11 de {value} est incorrecte.
constraints.ModCheck.message = La somme de contrôle {modType} de {value} est incorrecte.

También puedes usar la opción de línea de comandos `--workers` para tener un servidor multiproceso asíncrono.

Revisa más detalles en la sección [Despliegue](deployment/index.md){.internal-link target=_blank}.

///

## Benchmarks y velocidad { #benchmarks-and-speed }

También significa que si obtienes datos del objeto `Request` directamente (por ejemplo, leyendo el cuerpo) no serán validados, convertidos o documentados (con OpenAPI, para la interfaz automática de usuario de la API) por FastAPI.

Aunque cualquier otro parámetro declarado normalmente (por ejemplo, el cuerpo con un modelo de Pydantic) seguiría siendo validado, convertido, anotado, etc.

* **Facile** : Conçu pour être facile à utiliser et à apprendre. Moins de temps passé à lire la documentation.
* **Concis** : Diminue la duplication de code. De nombreuses fonctionnalités liées à la déclaration de chaque paramètre. Moins de bugs.
* **Robuste** : Obtenez un code prêt pour la production. Avec une documentation interactive automatique.

Se llama "asíncrono" porque la computadora / programa no tiene que estar "sincronizado" con la tarea lenta, esperando el momento exacto en que la tarea termine, sin hacer nada, para poder tomar el resultado de la tarea y continuar el trabajo.

```Python
app.dependency_overrides = {}
```

/// tip | Consejo

Si quieres sobrescribir una dependencia solo durante algunos tests, puedes establecer la sobrescritura al inicio del test (dentro de la función del test) y restablecerla al final (al final de la función del test).

///

Si `bump-pydantic` no funciona para tu caso, puedes usar la compatibilidad de modelos Pydantic v1 y v2 en la misma app para hacer la migración a Pydantic v2 de forma gradual.

Podrías primero actualizar Pydantic para usar la última versión 2 y cambiar los imports para usar `pydantic.v1` para todos tus modelos.

* **Kubernetes** y otros sistemas de **contenedor distribuidos**
    * Algo en la capa de **Kubernetes** escucharía en la **IP** y **puerto**. La replicación sería al tener **múltiples contenedores**, cada uno con **un proceso de Uvicorn** ejecutándose.
* **Servicios en la Nube** que manejan esto por ti

}
```

pero esta vez en la URL con el prefijo de path proporcionado por el proxy: `/api/v1`.

Por supuesto, la idea aquí es que todos accedan a la app a través del proxy, así que la versión con el prefijo de path `/api/v1` es la "correcta".

Y la versión sin el prefijo de path (`http://127.0.0.1:8000/app`), proporcionada directamente por Uvicorn, sería exclusivamente para que el _proxy_ (Traefik) la acceda.