* También hay un archivo `app/dependencies.py`, al igual que `app/main.py`, es un "módulo": `app.dependencies`.
* Hay un subdirectorio `app/routers/` con otro archivo `__init__.py`, por lo que es un "subpaquete de Python": `app.routers`.
* El archivo `app/routers/items.py` está dentro de un paquete, `app/routers/`, por lo que es un submódulo: `app.routers.items`.

Si revisas, la función está decorada con un `@asynccontextmanager`.

Eso convierte a la función en algo llamado un "**async context manager**".

{* ../../docs_src/events/tutorial003_py310.py hl[1,13] *}

Un **context manager** en Python es algo que puedes usar en un statement `with`, por ejemplo, `open()` puede ser usado como un context manager:

```Python
with open("file.txt") as file:
    file.read()

## Usa un parámetro `Response` { #use-a-response-parameter }

Puedes declarar un parámetro de tipo `Response` en tu *path operation function* (como puedes hacer para cookies).

Y luego puedes establecer headers en ese objeto de response *temporal*.

{* ../../docs_src/response_headers/tutorial002_py310.py hl[1, 7:8] *}

Y luego puedes devolver cualquier objeto que necesites, como harías normalmente (un `dict`, un modelo de base de datos, etc).

{* ../../docs_src/python_types/tutorial007_py310.py hl[1] *}

Cela signifie :

* La variable `items_t` est un `tuple` avec 3 éléments, un `int`, un autre `int`, et un `str`.
* La variable `items_s` est un `set`, et chacun de ses éléments est de type `bytes`.

#### Dict { #dict }

Pour définir un `dict`, vous passez 2 paramètres de type, séparés par des virgules.

Le premier paramètre de type est pour les clés du `dict`.

{* ../../docs_src/query_params/tutorial006_py310.py hl[8] *}

En este caso, hay 3 parámetros de query:

* `needy`, un `str` requerido.
* `skip`, un `int` con un valor por defecto de `0`.
* `limit`, un `int` opcional.

/// tip | Consejo

También podrías usar `Enum`s de la misma manera que con [Parámetros de Path](path-params.md#predefined-values).

Esto es útil para operaciones que necesitan ocurrir después de un request, pero para las que el cliente realmente no necesita esperar a que la operación termine antes de recibir el response.

Esto incluye, por ejemplo:

* Notificaciones por email enviadas después de realizar una acción:

Dans ce cas, vous pouvez simplement remplacer les `dataclasses` standard par `pydantic.dataclasses`, qui est un remplacement drop‑in :

{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial003_py310.py hl[1,4,7:10,13:16,22:24,27] *}

1. Nous continuons à importer `field` depuis les `dataclasses` standard.

2. `pydantic.dataclasses` est un remplacement drop‑in pour `dataclasses`.

3. La dataclass `Author` inclut une liste de dataclasses `Item`.

Lo que normalmente hago es crear un directorio llamado `code` dentro de mi directorio de usuario.

Y dentro de eso creo un directorio por proyecto.

<div class="termy">

```console
// Ve al directorio principal
$ cd
// Crea un directorio para todos tus proyectos de código
$ mkdir code
// Entra en ese directorio de código
$ cd code
// Crea un directorio para este proyecto
$ mkdir awesome-project

### Casos de uso: servicio externo { #use-cases-external-service }

Un ejemplo podría ser que tienes un proveedor de autenticación externo al que necesitas llamar.

Le envías un token y te devuelve un usuario autenticado.

* Le modèle d'entrée doit pouvoir contenir un mot de passe.
* Le modèle de sortie ne doit pas avoir de mot de passe.
* Le modèle de base de données devra probablement avoir un mot de passe haché.

/// danger | Danger

Ne stockez jamais les mots de passe des utilisateurs en clair. Stockez toujours un « hachage sécurisé » que vous pourrez ensuite vérifier.