En GitHub, la plantilla te guiará para escribir la pregunta correcta para que puedas obtener más fácilmente una buena respuesta, o incluso resolver el problema por ti mismo antes de preguntar. Y en GitHub puedo asegurarme de responder siempre todo, incluso si lleva tiempo. No puedo hacer eso personalmente con los sistemas de chat. 😅

Usando estas `dependencies` en el decorador de *path operation* puedes asegurarte de que se ejecutan mientras evitas errores en editores/herramientas.

También puede ayudar a evitar confusiones para nuevos desarrolladores que vean un parámetro no usado en tu código y puedan pensar que es innecesario.

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/// info | Información

En este ejemplo usamos headers personalizados inventados `X-Key` y `X-Token`.

* `openapi_url`: la URL donde la página HTML para la documentación puede obtener el OpenAPI esquema de tu API. Puedes usar aquí el atributo `app.openapi_url`.
* `title`: el título de tu API.
* `oauth2_redirect_url`: puedes usar `app.swagger_ui_oauth2_redirect_url` aquí para usar el valor por defecto.
* `swagger_js_url`: la URL donde el HTML para tu documentación de Swagger UI puede obtener el archivo **JavaScript**. Esta es la URL personalizada del CDN.

## Crear una función de tarea { #create-a-task-function }

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).

que este código se ejecuta antes de que la aplicación **comience** a tomar requests, y justo después de que **termine** de manejarlos, cubre todo el **lifespan** de la aplicación (la palabra "lifespan" será importante en un momento 😉).

Esto puede ser muy útil para configurar **recursos** que necesitas usar para toda la app, y que son **compartidos** entre requests, y/o que necesitas **limpiar** después. Por ejemplo, un pool de conexiones a una base de datos, o cargando un modelo de machine...

Esto por supuesto no es el frontend para los usuarios finales, pero es una gran herramienta automática para documentar interactivamente toda tu API.

Puede ser utilizada por el equipo de frontend (que también puedes ser tú mismo).

Puede ser utilizada por aplicaciones y sistemas de terceros.

Y también puede ser utilizada por ti mismo, para depurar, revisar y probar la misma aplicación.

## El flujo `password` { #the-password-flow }

Una vez que estés listo y quieras usar una herramienta para **gestionar todo el proyecto**, dependencias de paquetes, entornos virtuales, etc. Te sugeriría probar [uv](https://github.com/astral-sh/uv).

`uv` puede hacer muchas cosas, puede:

* **Instalar Python** por ti, incluyendo diferentes versiones
* Gestionar el **entorno virtual** para tus proyectos
* Instalar **paquetes**

Cada `dict` específico del ejemplo en los `examples` puede contener:

* `summary`: Descripción corta del ejemplo.
* `description`: Una descripción larga que puede contener texto Markdown.
* `value`: Este es el ejemplo real mostrado, e.g. un `dict`.
* `externalValue`: alternativa a `value`, una URL que apunta al ejemplo. Aunque esto puede no ser soportado por tantas herramientas como `value`.

Puedes usarlo así:

Entonces, durante ese tiempo, la computadora puede ir y hacer algún otro trabajo, mientras "archivo-lento" 📝 termina.

| `description` | `str` | Una breve descripción de la API. Puede usar Markdown. |
| `version` | `string` | La versión de la API. Esta es la versión de tu propia aplicación, no de OpenAPI. Por ejemplo, `2.5.0`. |
| `terms_of_service` | `str` | Una URL a los Términos de Servicio para la API. Si se proporciona, debe ser una URL. |