Añadido en FastAPI 0.134.0.

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## ¿Qué es un Stream? { #what-is-a-stream }

Hacer "**Streaming**" de datos significa que tu app empezará a enviar ítems de datos al cliente sin esperar a que toda la secuencia de ítems esté lista.

Entonces, enviará el primer ítem, el cliente lo recibirá y empezará a procesarlo, y tú podrías seguir produciendo el siguiente ítem.

```mermaid
sequenceDiagram
    participant App
    participant Client

## Headers duplicados { #duplicate-headers }

Es posible recibir headers duplicados. Eso significa, el mismo header con múltiples valores.

Puedes definir esos casos usando una lista en la declaración del tipo.

Recibirás todos los valores del header duplicado como una `list` de Python.

Por ejemplo, para declarar un header de `X-Token` que puede aparecer más de una vez, puedes escribir:

/// tip | Consejo

La aplicación anterior es un ejemplo mínimo y simple para demostrar cómo manejar y transmitir mensajes a varias conexiones WebSocket.

Pero ten en cuenta que, como todo se maneja en memoria, en una sola lista, solo funcionará mientras el proceso esté en ejecución, y solo funcionará con un solo proceso.

A sintaxe `{"name", "description"}` cria um `set` com esses dois valores.

É equivalente a `set(["name", "description"])`.

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#### Usando `list`s em vez de `set`s { #using-lists-instead-of-sets }

Se você esquecer de usar um `set` e usar uma `list` ou `tuple` em vez disso, o FastAPI ainda o converterá em um `set` e funcionará corretamente:

{* ../../docs_src/response_model/tutorial006_py310.py hl[29,35] *}

Se você passar uma lista personalizada de `servers` e houver um `root_path` (porque sua API está atrás de um proxy), o **FastAPI** inserirá um "server" com esse `root_path` no início da lista.

Por exemplo:

{* ../../docs_src/behind_a_proxy/tutorial003_py310.py hl[4:7] *}

Gerará um OpenAPI schema como:

Aqui você viu como usar vários **trabalhadores** para **paralelizar** a execução do aplicativo, aproveitar **vários núcleos** na CPU e conseguir atender **mais solicitações**.

Da lista de conceitos de implantação acima, o uso de trabalhadores ajudaria principalmente com a parte da **replicação** e um pouco com as **reinicializações**, mas você ainda precisa cuidar dos outros:

* **Segurança - HTTPS**

## Lista de modelos { #list-of-models }

De la misma manera, puedes declarar responses de listas de objetos.

Para eso, usa la `list` estándar de Python:

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial004_py310.py hl[18] *}

## Response con `dict` arbitrario { #response-with-arbitrary-dict }

Aquí viste cómo usar múltiples **workers** para **paralelizar** la ejecución de la aplicación, aprovechar los **múltiples núcleos** del CPU, y poder servir **más requests**.

De la lista de conceptos de despliegue de antes, usar workers ayudaría principalmente con la parte de **replicación**, y un poquito con los **reinicios**, pero aún necesitas encargarte de los otros:

* **Seguridad - HTTPS**

Eles serão associados ao mesmo "campo de formulário" enviado usando "dados de formulário".

Para usar isso, declare uma lista de `bytes` ou `UploadFile`:

{* ../../docs_src/request_files/tutorial002_an_py310.py hl[10,15] *}

Você receberá, tal como declarado, uma `list` de `bytes` ou `UploadFile`.

/// note | Detalhes Técnicos

Você também pode usar `from starlette.responses import HTMLResponse`.

## Lista de modelos { #list-of-models }

Da mesma forma, você pode declarar respostas de listas de objetos.

Para isso, use o padrão Python `list`:

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial004_py310.py hl[18] *}

## Resposta com `dict` arbitrário { #response-with-arbitrary-dict }