También puedes combinar `dataclasses` con otras anotaciones de tipos para crear estructuras de datos anidadas.

En algunos casos, todavía podrías tener que usar la versión de `dataclasses` de Pydantic. Por ejemplo, si tienes errores con la documentación de la API generada automáticamente.

Hello Wade Wilson
```

</div>

////

## Umgebungsvariablen in Python lesen { #read-env-vars-in-python }

Sie können auch Umgebungsvariablen **außerhalb** von Python erstellen, im Terminal (oder mit jeder anderen Methode) und sie dann **in Python** lesen.

Zum Beispiel könnten Sie eine Datei `main.py` haben mit:

```Python hl_lines="3"
import os

name = os.getenv("MY_NAME", "World")

## Leer Variables de Entorno en Python { #read-env-vars-in-python }

También podrías crear variables de entorno **fuera** de Python, en la terminal (o con cualquier otro método), y luego **leerlas en Python**.

Por ejemplo, podrías tener un archivo `main.py` con:

```Python hl_lines="3"
import os

name = os.getenv("MY_NAME", "World")
print(f"Hello {name} from Python")
```

/// tip | Consejo

* `dependencies`: Sie alle benötigen die von uns erstellte `X-Token`-Abhängigkeit.

Anstatt also alles zu jeder *Pfadoperation* hinzuzufügen, können wir es dem `APIRouter` hinzufügen.

{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/routers/items.py hl[5:10,16,21] title["app/routers/items.py"] *}

Da der Pfad jeder *Pfadoperation* mit `/` beginnen muss, wie in:

```Python hl_lines="1"
@router.get("/{item_id}")

{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial003_an_py310.py hl[22:29] *}

### Beispiel in der Dokumentations-Benutzeroberfläche { #example-in-the-docs-ui }

Mit jeder der oben genannten Methoden würde es in `/docs` so aussehen:

<img src="/img/tutorial/body-fields/image01.png">

### `Body` mit mehreren `examples` { #body-with-multiple-examples }

### Conclusión de las Hamburguesas { #burger-conclusion }

En este escenario de "hamburguesas de comida rápida con tu crush", como hay mucha espera 🕙, tiene mucho más sentido tener un sistema concurrente ⏸🔀⏯.

Este es el caso para la mayoría de las aplicaciones web.

Muchos, muchos usuarios, pero tu servidor está esperando 🕙 su conexión no tan buena para enviar sus requests.

Esto hará que FastAPI omita la generación del modelo de response y de esa manera puedes tener cualquier anotación de tipo de retorno que necesites sin que afecte a tu aplicación FastAPI. 🤓

## Parámetros de codificación del Modelo de Response { #response-model-encoding-parameters }

Tu modelo de response podría tener valores por defecto, como:

{* ../../docs_src/response_model/tutorial004_py310.py hl[9,11:12] *}

Ten en cuenta que ambos tienen el mismo host.

///

Luego, usando el frontend, puedes hacer que el agente de IA haga cosas en tu nombre.

Como está corriendo localmente y no en Internet abierta, decides no tener ninguna autenticación configurada, confiando simplemente en el acceso a la red local.

Entonces, uno de tus usuarios podría instalarlo y ejecutarlo localmente.

Después podría abrir un sitio web malicioso, por ejemplo algo como

También podrías usarlo para transmitir archivos binarios grandes, donde transmites cada bloque de datos a medida que lo lees, sin tener que leerlo todo en memoria de una sola vez.

También podrías transmitir video o audio de esta manera; incluso podría generarse mientras lo procesas y lo envías.

<img src="/img/tutorial/sub-applications/image02.png">

Wenn Sie versuchen, mit einer der beiden Benutzeroberflächen zu interagieren, funktionieren diese ordnungsgemäß, da der Browser mit jeder spezifischen Anwendung oder Unteranwendung kommunizieren kann.

### Technische Details: `root_path` { #technical-details-root-path }