# Tarefas em segundo plano { #background-tasks }

Você pode definir tarefas em segundo plano para serem executadas *após* retornar uma resposta.

Isso é útil para operações que precisam acontecer após uma request, mas que o cliente não precisa realmente esperar a operação terminar antes de receber a resposta.

Isso inclui, por exemplo:

* Notificações por e-mail enviadas após realizar uma ação:

        format(result.docbook) == '''<para><emphasis>para 1</emphasis></para><para>para 2</para>'''
    }

    def ignoresEmptyPElements() {
        _ * classMetaData.rawCommentText >> 'para 1<p/><p></p>para 2<p></p>'

        when:
        def result = parser.parse(classMetaData, listener)

        then:
        format(result.docbook) == '''<para>para 1</para><para>para 2</para>'''
    }

`uv` pode fazer muitas coisas, ele pode:

* **Instalar o Python** para você, incluindo versões diferentes
* Gerenciar o **ambiente virtual** para seus projetos
* Instalar **pacotes**
* Gerenciar **dependências e versões** de pacotes para seu projeto

/// tip | Consejo

Cuando escribas el código para documentar un callback, podría ser útil imaginar que eres ese *desarrollador externo*. Y que actualmente estás implementando la *API externa*, no *tu API*.

Adoptar temporalmente este punto de vista (del *desarrollador externo*) puede ayudarte a sentir que es más obvio dónde poner los parámetros, el modelo de Pydantic para el body, para el response, etc. para esa *API externa*.

///

De esa manera, pude encontrar las mejores maneras de reducir la duplicación de código tanto como fuera posible, para tener autocompletado en todas partes, chequeos de tipos y errores, etc.

Todo de una manera que proporcionara la mejor experiencia de desarrollo para todos los desarrolladores.

## Requisitos { #requirements }

    * `description`: un `str` con una breve descripción para la documentación externa.
    * `url` (**requerido**): un `str` con la URL para la documentación externa.

### Crear metadata para etiquetas { #create-metadata-for-tags }

Probemos eso en un ejemplo con etiquetas para `users` y `items`.

Crea metadata para tus etiquetas y pásala al parámetro `openapi_tags`:

* O frontend armazena esse token temporariamente em algum lugar.
* O usuário clica no frontend para ir para outra seção do aplicativo web.
* O frontend precisa buscar mais dados da API.
    * Mas precisa de autenticação para aquele endpoint específico.

* Para ayudar a [traducir la documentación](contributing.md#translations){.internal-link target=_blank} a tu idioma.
    * También puedes ayudar a revisar las traducciones creadas por otros.
* Para proponer nuevas secciones de documentación.
* Para corregir un issue/bug existente.
    * Asegúrate de agregar tests.
* Para agregar una nueva funcionalidad.
    * Asegúrate de agregar tests.

Por ejemplo, no puedes poner un modelo de Pydantic en un `JSONResponse` sin primero convertirlo a un `dict` con todos los tipos de datos (como `datetime`, `UUID`, etc.) convertidos a tipos compatibles con JSON.

Para esos casos, puedes usar el `jsonable_encoder` para convertir tus datos antes de pasarlos a un response:

Y quieres tener una forma para que el frontend se autentique con el backend, usando un **username** y **password**.

Podemos usar **OAuth2** para construir eso con **FastAPI**.

Pero vamos a ahorrarte el tiempo de leer la larga especificación completa solo para encontrar esos pequeños fragmentos de información que necesitas.

Usemos las herramientas proporcionadas por **FastAPI** para manejar la seguridad.