# Tareas en Segundo Plano

Puedes definir tareas en segundo plano para que se ejecuten *después* de devolver un response.

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:

Cada sección se basa gradualmente en las anteriores, pero está estructurada para separar temas, de manera que puedas ir directamente a cualquier sección específica para resolver tus necesidades específicas de API.

También está diseñado para funcionar como una referencia futura para que puedas volver y ver exactamente lo que necesitas.

## Ejecuta el código

Esto es útil si no conoces los nombres de los campos/atributos válidos (que serían necesarios para un modelo Pydantic) de antemano.

En este caso, puedes usar `typing.Dict` (o solo `dict` en Python 3.9 y posteriores):

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial005_py39.py hl[6] *}


## Recapitulación

Usa múltiples modelos Pydantic y hereda libremente para cada caso.

Y para comunicarte usando WebSockets con tu backend probablemente usarías las utilidades de tu frontend.

O podrías tener una aplicación móvil nativa que se comunica con tu backend de WebSocket directamente, en código nativo.

O podrías tener alguna otra forma de comunicarte con el endpoint de WebSocket.

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Está diseñado para ser muy simple de usar, y para hacer que cualquier desarrollador integre otros componentes con **FastAPI** de forma muy sencilla.

## Qué es la "Inyección de Dependencias"

**"Inyección de Dependencias"** significa, en programación, que hay una manera para que tu código (en este caso, tus *path operation functions*) declare las cosas que necesita para funcionar y utilizar: "dependencias".

  * Digest HTTP, etc.
* `oauth2`: todas las formas de OAuth2 para manejar la seguridad (llamadas "flujos").
  * Varios de estos flujos son apropiados para construir un proveedor de autenticación OAuth 2.0 (como Google, Facebook, X (Twitter), GitHub, etc.):
    * `implicit`
    * `clientCredentials`
    * `authorizationCode`
  * Pero hay un "flujo" específico que puede usarse perfectamente para manejar la autenticación directamente en la misma aplicación:

Não propriamente a classe (que já é um chamável), mas a instância desta classe.

Para fazer isso, nós declaramos o método `__call__`:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py39.py hl[12] *}

Neste caso, o `__call__` é o que o **FastAPI** utilizará para verificar parâmetros adicionais e sub dependências, e isso é o que será chamado para passar o valor ao parâmetro na sua *função de operação de rota* posteriormente.

## Recapitulando

Você pode usar `Field` do Pydantic para declarar validações extras e metadados para atributos do modelo.

Mas uma variável como `user-agent` é inválida em Python.

Portanto, por padrão, `Header` converterá os caracteres de nomes de parâmetros de sublinhado (`_`) para hífen (`-`) para extrair e documentar os cabeçalhos.

Além disso, os cabeçalhos HTTP não diferenciam maiúsculas de minúsculas, portanto, você pode declará-los com o estilo padrão do Python (também conhecido como "snake_case").

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/// tip | Consejo

Para declarar bodies de forms, necesitas usar `Form` explícitamente, porque sin él, los parámetros se interpretarían como parámetros de query o como parámetros de body (JSON).

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## Sobre "Campos de Formulario"

La manera en que los forms HTML (`<form></form>`) envían los datos al servidor normalmente usa una codificación "especial" para esos datos, es diferente de JSON.