Puedes escribir [Markdown](https://en.wikipedia.org/wiki/Markdown) en el docstring, se interpretará y mostrará correctamente (teniendo en cuenta la indentación del docstring).

{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial004_py310.py hl[17:25] *}

Será usado en la documentación interactiva:

///

### 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]`:

{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial001_py310.py ln[28:31] hl[29] *}

///

### *path operation functions* no-async { #non-async-path-operation-functions }

También puedes usar funciones `def` regulares (sin `async`), y usar `yield` de la misma forma.

FastAPI se asegurará de que se ejecute 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]`:

{* ../../docs_src/stream_json_lines/tutorial001_py310.py ln[27:30] hl[28] *}

* ve al paquete padre (el directorio `app/`)...
* y allí, busca el módulo `dependencies` (el archivo en `app/dependencies.py`)...
* y de él, importa la función `get_token_header`.

¡Eso funciona correctamente! 🎉

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De la misma manera, si hubiéramos usado tres puntos `...`, como en:

```Python
from ...dependencies import get_token_header
```

eso significaría:

httpx.post(callback_url, json={"description": "Invoice paid", "paid": True})
```

Pero posiblemente la parte más importante del callback es asegurarse de que el usuario de tu API (el desarrollador externo) implemente la *API externa* correctamente, de acuerdo con los datos que *tu API* va a enviar en el request body del callback, etc.

////

## Guillemets { #quotes }

//// tab | Test

Hier, mon ami a écrit : « Si vous écrivez « incorrectly » correctement, vous l’avez écrit de façon incorrecte ». À quoi j’ai répondu : « Correct, mais ‘incorrectly’ est incorrectement non pas ‘« incorrectly »’ ».

/// note | Remarque

Le LLM traduira probablement ceci de manière erronée. Il est seulement intéressant de voir s’il conserve la traduction corrigée lors d’une retraduction.

///

    * Porque las estructuras de datos de pydantic son solo instances de clases que defines; autocompletado, linting, mypy y tu intuición deberían funcionar correctamente con tus datos validados.
* Valida **estructuras complejas**:
    * Uso de modelos jerárquicos de Pydantic, `List` y `Dict` de `typing` de Python, etc.

Importa `Enum` y crea una subclase que herede de `str` y de `Enum`.

Al heredar de `str`, la documentación de la API podrá saber que los valores deben ser de tipo `string` y podrá representarlos correctamente.

Luego crea atributos de clase con valores fijos, que serán los valores válidos disponibles:

{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[1,6:9] *}

/// tip | Consejo

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## Salida temprana y `scope` { #early-exit-and-scope }

Normalmente, el código de salida de las dependencias con `yield` se ejecuta **después de que el response** se envía al cliente.

Si generas un cliente para una app de FastAPI usando tags, normalmente también separará el código del cliente basándose en los tags.

De esta manera podrás tener las cosas ordenadas y agrupadas correctamente para el código del cliente:

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image06.png">

En este caso tienes:

* `ItemsService`
* `UsersService`