* `DELETE`

...y los más exóticos:

* `OPTIONS`
* `HEAD`
* `PATCH`
* `TRACE`

En el protocolo HTTP, puedes comunicarte con cada path usando uno (o más) de estos "métodos".

---

Al construir APIs, normalmente usas estos métodos HTTP específicos para realizar una acción específica.

Normalmente usas:

* `POST`: para crear datos.
* `GET`: para leer datos.
* `PUT`: para actualizar datos.

Si tienes una gran aplicación, podrías terminar acumulando **varias tags**, y querrías asegurarte de que siempre uses la **misma tag** para *path operations* relacionadas.

En estos casos, podría tener sentido almacenar las tags en un `Enum`.

**FastAPI** soporta eso de la misma manera que con strings normales:

{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial002b_py310.py hl[1,8:10,13,18] *}

```Python
if "johndoe" == "stanleyjobson" and "love123" == "swordfish":
    ...
```

Pero justo en el momento en que Python compara la primera `j` en `johndoe` con la primera `s` en `stanleyjobson`, devolverá `False`, porque ya sabe que esas dos strings no son iguales, pensando que "no hay necesidad de gastar más computación comparando el resto de las letras". Y tu aplicación dirá "Nombre de usuario o contraseña incorrectos".

Podrías cargarlo en el nivel superior del módulo/archivo, pero eso también significaría que **cargaría el modelo** incluso si solo estás ejecutando una simple prueba automatizada, entonces esa prueba sería **lenta** porque tendría que esperar a que el modelo se cargue antes de poder ejecutar una parte independiente del código.

some_variable: PlaneItem | CarItem
```

Pero si ponemos eso en la asignación `response_model=PlaneItem | CarItem` obtendríamos un error, porque Python intentaría realizar una **operación inválida** entre `PlaneItem` y `CarItem` en lugar de interpretar eso como una anotación de tipos.

## 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:

Pero aun así, es muy potente y te permite declarar "grafos" de dependencia anidados arbitrariamente profundos (árboles).

/// tip | Consejo

Todo esto podría no parecer tan útil con estos ejemplos simples.

Pero verás lo útil que es en los capítulos sobre **seguridad**.

Y también verás la cantidad de código que te ahorrará.

## Origen { #origin }

Un origen es la combinación de protocolo (`http`, `https`), dominio (`myapp.com`, `localhost`, `localhost.tiangolo.com`) y puerto (`80`, `443`, `8080`).

Así que, todos estos son orígenes diferentes:

* `http://localhost`
* `https://localhost`
* `http://localhost:8080`

Aunque todos están en `localhost`, usan protocolos o puertos diferentes, por lo tanto, son "orígenes" diferentes.

Según la última [Encuesta de Desarrolladores de Python](https://www.jetbrains.com/research/python-developers-survey-2018/#development-tools), estos editores cubren alrededor del 80% de los usuarios.

Un `Request` también tiene un `request.receive`, que es una función para "recibir" el request body.

El `dict` `scope` y la función `receive` son ambos parte de la especificación ASGI.

Y esas dos cosas, `scope` y `receive`, son lo que se necesita para crear una nueva *Request instance*.

Para aprender más sobre el `Request`, revisa [la documentación de Starlette sobre Requests](https://www.starlette.dev/requests/).

    Note over App: Keeps producing...
    Note over Client: Keeps consuming...
```

Incluso podría ser un stream infinito, donde sigues enviando datos.

## JSON Lines { #json-lines }

En estos casos, es común enviar "**JSON Lines**", que es un formato donde envías un objeto JSON por línea.

Una response tendría un tipo de contenido `application/jsonl` (en lugar de `application/json`) y el response body sería algo como: