**(antiguo)**, si llamas a esa función sin FastAPI en **otros lugares**, tienes que **recordar** pasar los argumentos a la función para que funcione correctamente, de lo contrario, los valores serán diferentes de lo que esperas (por ejemplo, `QueryInfo` o algo similar en lugar de `str`). Y tu editor no se quejará, y Python no se quejará al ejecutar esa función, solo cuando los errores dentro de las operaciones hagan que funcione incorrectamente.

Dado que `Annotated` puede tener más de una anotación...

	false = 0 != 0 // Untyped bool.
)

// uint8 is the set of all unsigned 8-bit integers.
// Range: 0 through 255.
type uint8 uint8

// uint16 is the set of all unsigned 16-bit integers.
// Range: 0 through 65535.
type uint16 uint16

// uint32 is the set of all unsigned 32-bit integers.
// Range: 0 through 4294967295.
type uint32 uint32

// uint64 is the set of all unsigned 64-bit integers.
// Range: 0 through 18446744073709551615.

## Dependency Injection { #dependency-injection }

Using `BackgroundTasks` also works with the dependency injection system, you can declare a parameter of type `BackgroundTasks` at multiple levels: in a *path operation function*, in a dependency (dependable), in a sub-dependency, etc.

**FastAPI** knows what to do in each case and how to reuse the same object, so that all the background tasks are merged together and are run in the background afterwards:

Y envían un request con un nombre de usuario `johndoe` y una contraseña `love123`.

Entonces el código de Python en tu aplicación equivaldría a algo como:

```Python
if "johndoe" == "stanleyjobson" and "love123" == "swordfish":
    ...
```

/// info | Información sobre `@decorator`

Esa sintaxis `@algo` en Python se llama un "decorador".

Lo pones encima de una función. Como un bonito sombrero decorativo (supongo que de ahí viene el término).

Un "decorador" toma la función de abajo y hace algo con ella.

        next value for all replicas or none instead of raising an out of range
        error. Also see *new*
        [guide on input distribution](https://www.tensorflow.org/tutorials/distribute/input).
*   Allow var.assign on MirroredVariables with aggregation=NONE in replica
    context. Previously this would raise an error. We now allow this because

 *
 * <p>A {@code Graph} built by this class has the following default properties:
 *
 * <ul>
 *   <li>does not allow self-loops
 *   <li>orders {@link Graph#nodes()} in the order in which the elements were added (insertion
 *       order)
 * </ul>
 *
 * <p>{@code Graph}s built by this class also guarantee that each collection-returning accessor
 * returns a <b>(live) unmodifiable view</b>; see <a

{* ../../docs_src/configure_swagger_ui/tutorial003.py hl[3] *}

## Andere Parameter der Swagger-Oberfläche

            // Direct ACE: Allow WNET\\alice 0x001200A9
            int aliceDirectACE = 0x001200A9;
            assertTrue((aliceDirectACE & ACE.FILE_READ_DATA) != 0, "Alice's direct ACE should allow FILE_READ_DATA");
            assertFalse((aliceDirectACE & ACE.FILE_WRITE_DATA) != 0, "Alice's direct ACE should not allow FILE_WRITE_DATA");

            // Inherited ACE: Allow Administrators 0x001F01FF

Sie sehen die automatische API-Dokumentation für die Unteranwendung, welche nur deren eigene _Pfadoperationen_ anzeigt, alle unter dem korrekten Unterpfad-Präfix `/subapi`:

<img src="/img/tutorial/sub-applications/image02.png">