So, in our example, we can make `tags` be specifically a "list of strings":

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial002_py310.py hl[12] *}

## Set types { #set-types }

But then we think about it, and realize that tags shouldn't repeat, they would probably be unique strings.

And Python has a special data type for sets of unique items, the `set`.

Then we can declare `tags` as a set of strings:

   * Asserts that the collection under test contains exactly the given elements, respecting
   * cardinality but not order. Subclasses may override this method to provide stronger assertions,
   * e.g., to check ordering in lists, but realize that <strong>unless a test extends {@link
   * com.google.common.collect.testing.testers.AbstractListTester AbstractListTester}, a call to
   * {@code expectContents()} invokes this version</strong>.
   *

/// check | Checando

Perceba que você não precisa criar uma classe especial e enviar a dependência para algum outro lugar em que o **FastAPI** a "registre" ou realize qualquer operação similar.

Você apenas envia para `Depends` e o **FastAPI** sabe como fazer o resto.

///

## Compartilhando dependências `Annotated`

Y como la mayor parte del tiempo de ejecución se dedica al trabajo real (en lugar de esperar), y el trabajo en una computadora lo realiza una <abbr title="Central Processing Unit">CPU</abbr>, llaman a estos problemas "CPU bound".

---

Ejemplos comunes de operaciones limitadas por la CPU son cosas que requieren procesamiento matemático complejo.

```Python hl_lines="3  5-6"
{
    "name": "Baz",
    "description": None,
    "price": 50.2,
    "tax": 10.5,
    "tags": []
}
```

FastAPI is smart enough (actually, Pydantic is smart enough) to realize that, even though `description`, `tax`, and `tags` have the same values as the defaults, they were set explicitly (instead of taken from the defaults).

So, they will be included in the JSON response.

/// tip

De la misma manera, hay muchas herramientas compatibles. Incluyendo herramientas de generación de código para muchos lenguajes.

## Pydantic

Toda la validación de datos se realiza internamente con <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a>, así que obtienes todos los beneficios de esta. Y sabes que estás en buenas manos.

Ce chapitre n'est qu'un **tutoriel rapide / rappel** sur les annotations de type Python.
Seulement le minimum nécessaire pour les utiliser avec **FastAPI** sera couvert... ce qui est en réalité très peu.

**FastAPI** est totalement basé sur ces annotations de type, qui lui donnent de nombreux avantages.

create-a-fake-certificate title: How to Create A Fake Certificate Authority And Generate TLS Certs for FastAPI - author: Ben Gamble author_link: https://uk.linkedin.com/in/bengamble7 link: https://ably.com/blog/realtime-ticket-booking-solution-kafka-fastapi-ably title: Building a realtime ticket booking solution with Kafka, FastAPI, and Ably - author: Shahriyar(Shako) Rzayev author_link: https://www.linkedin.com/in/shahriyar-rzayev/ link: https://www.azepug.az/posts/fastapi/#building-simple-e-co...

     * fit comfortably within a single ethernet packet (1500 bytes) even with framing overhead.
     *
     * For tests this must be big enough to realize real compression on test messages like
     * 'aaaaaaaaaa...'. Our tests check if compression was applied just by looking at the size if
     * the inbound buffer.
     */
    const val DEFAULT_MINIMUM_DEFLATE_SIZE = 1024L

Si usas un bloque `try` en una dependencia con `yield`, recibirás cualquier excepción que se haya lanzado al usar la dependencia.

Por ejemplo, si algún código en algún punto intermedio, en otra dependencia o en una *path operation*, realiza un "rollback" en una transacción de base de datos o crea cualquier otro error, recibirás la excepción en tu dependencia.

Por lo tanto, puedes buscar esa excepción específica dentro de la dependencia con `except SomeException`.