Puedes leerla para entender mejor qué cambió.

## Tests { #tests }

Asegúrate de tener [tests](../tutorial/testing.md) para tu app y de ejecutarlos en integración continua (CI).

Así podrás hacer la actualización y asegurarte de que todo sigue funcionando como esperas.

## `bump-pydantic` { #bump-pydantic }

Esto sigue siendo soportado gracias a **Pydantic**, ya que tiene [soporte interno para `dataclasses`](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/dataclasses/#use-of-stdlib-dataclasses-with-basemodel).

Así que, incluso con el código anterior que no usa Pydantic explícitamente, FastAPI está usando Pydantic para convertir esos dataclasses estándar en su propia versión de dataclasses de Pydantic.

Y por supuesto, soporta lo mismo:

Pueden ser tan **profundas** como necesites.

**FastAPI** se encargará de resolverlas.

## Primera dependencia "dependable" { #first-dependency-dependable }

Podrías crear una primera dependencia ("dependable") así:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[8:9] *}

Declara un parámetro de query opcional `q` como un `str`, y luego simplemente lo devuelve.

Para los eventos obsoletos `startup` y `shutdown`, puedes usar el `TestClient` así:

Y al resolver la dependencia, **FastAPI** llamará a este `checker` así:

```Python
checker(q="somequery")
```

...y pasará lo que eso retorne como el valor de la dependencia en nuestra *path operation function* como el parámetro `fixed_content_included`:

func colorizeUpdateMessage(updateString string, newerThan string) string {
	msgLine1Fmt := " You are running an older version of MinIO released %s "
	msgLine2Fmt := " Update: %s "

	// Calculate length *without* color coding: with ANSI terminal
	// color characters, the result is incorrect.
	line1Length := len(fmt.Sprintf(msgLine1Fmt, newerThan))
	line2Length := len(fmt.Sprintf(msgLine2Fmt, updateString))

	// Populate lines with color coding.

#### `.model_dump()` de Pydantic { #pydantics-model-dump }

`user_in` es un modelo Pydantic de la clase `UserIn`.

Los modelos Pydantic tienen un método `.model_dump()` que devuelve un `dict` con los datos del modelo.

Así que, si creamos un objeto Pydantic `user_in` como:

```Python
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="******@****.***")
```

y luego llamamos a:

```Python

Normal header parametrelerinde olduğu gibi, parametre adlarında alt çizgi karakterleri olduğunda bunlar **otomatik olarak tireye dönüştürülür**.

Örneğin kodda `save_data` adlı bir header parametreniz varsa, beklenen HTTP header `save-data` olur ve dokümanlarda da bu şekilde görünür.

### Estructura de archivos del proyecto { #project-file-structure }

Supongamos que la estructura de archivos de tu proyecto se ve así:

```
.
├── app
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py
```

Ahora crea un directorio para almacenar esos archivos estáticos.

Tu nueva estructura de archivos podría verse así:

```
.
├── app
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py
└── static/
```

Así que, lo que haremos a continuación es agregar el código para documentar cómo debería verse esa *API externa* para recibir el callback de *tu API*.