#### Union { #union }

Puedes declarar que una variable puede ser cualquier de **varios tipos**, por ejemplo, un `int` o un `str`.

En Python 3.6 y posterior (incluyendo Python 3.10) puedes usar el tipo `Union` de `typing` y poner dentro de los corchetes los posibles tipos a aceptar.

los datos de TypeScript no se preservan después de la compilación a JavaScript, no puede depender de los tipos para definir validación, serialización y documentación al mismo tiempo. Debido a esto y algunas decisiones de diseño, para obtener validación, serialización y generación automática del esquema, es necesario agregar decoradores en muchos lugares. Por lo tanto, se vuelve bastante verboso.

No puede manejar muy bien modelos anidados. Entonces, si el cuerpo JSON en la request es un...

Con **FastAPI**, usando OpenAPI, puedes definir los nombres de estos webhooks, los tipos de operaciones HTTP que tu aplicación puede enviar (por ejemplo, `POST`, `PUT`, etc.) y los **bodies** de las requests que tu aplicación enviaría.

* **FastAPI**:
    * De la misma forma en que Starlette usa Uvicorn y no puede ser más rápido que él, **FastAPI** usa Starlette, por lo que no puede ser más rápido que él.

## 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_py39.py hl[1, 7:8] *}

El `directory="static"` se refiere al nombre del directorio que contiene tus archivos estáticos.

El `name="static"` le da un nombre que puede ser utilizado internamente por **FastAPI**.

Todos estos parámetros pueden ser diferentes a "`static`", ajústalos según las necesidades y detalles específicos de tu propia aplicación.

## Más info { #more-info }

Continuando con el ejemplo anterior, puede que no quieras tener la validación de datos por defecto, documentación, filtrado, etc. que realiza FastAPI.

Pero puedes querer mantener la anotación del tipo de retorno en la función para obtener el soporte de herramientas como editores y verificadores de tipos (por ejemplo, mypy).

En este caso, puedes desactivar la generación del modelo de response configurando `response_model=None`:

Puedes usar `jsonable_encoder` para eso.

Recibe un objeto, como un modelo de Pydantic, y devuelve una versión compatible con JSON:

{* ../../docs_src/encoder/tutorial001_py310.py hl[4,21] *}

En este ejemplo, convertiría el modelo de Pydantic a un `dict`, y el `datetime` a un `str`.

```Python
burgers = await get_burgers(2)
```

La clave aquí es el `await`. Dice a Python que tiene que esperar ⏸ a que `get_burgers(2)` termine de hacer su cosa 🕙 antes de almacenar los resultados en `burgers`. Con eso, Python sabrá que puede ir y hacer algo más 🔀 ⏯ mientras tanto (como recibir otro request).

## 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).