startNs = queue.taskRunner.backend.nanoTime()
    log(task, queue, "starting")
  }

  var completedNormally = false
  try {
    val result = block()
    completedNormally = true
    return result
  } finally {
    if (loggingEnabled) {
      val elapsedNs = queue.taskRunner.backend.nanoTime() - startNs
      if (completedNormally) {
        log(task, queue, "finished run in ${formatDuration(elapsedNs)}")

Por lo tanto, puedes buscar esa excepción específica dentro de la dependencia con `except SomeException`.

Del mismo modo, puedes usar `finally` para asegurarte de que los pasos de salida se ejecuten, sin importar si hubo una excepción o no.

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007.py hl[3,5] *}

## Sub-dependencias con `yield`

		"Average number of active replication workers")
	replicationAverageQueuedBytesMD = NewGaugeMD(replicationAverageQueuedBytes,
		"Average number of bytes queued for replication since server start")
	replicationAverageQueuedCountMD = NewGaugeMD(replicationAverageQueuedCount,
		"Average number of objects queued for replication since server start")
	replicationAverageDataTransferRateMD = NewGaugeMD(replicationAverageDataTransferRate,

				return
			}
		case "PoolIndex":
			z.PoolIndex, err = dc.ReadInt()
			if err != nil {
				err = msgp.WrapError(err, "PoolIndex")
				return
			}
		case "Queued":
			z.Queued, err = dc.ReadTime()
			if err != nil {
				err = msgp.WrapError(err, "Queued")
				return
			}
		case "BitrotScan":
			z.BitrotScan, err = dc.ReadBool()
			if err != nil {
				err = msgp.WrapError(err, "BitrotScan")
				return
			}

{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001.py hl[2,15:21] *}

### Modificar el esquema de OpenAPI

Ahora puedes añadir la extensión de ReDoc, agregando un `x-logo` personalizado al "objeto" `info` en el esquema de OpenAPI:

{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001.py hl[22:24] *}

### Cachear el esquema de OpenAPI

Puedes usar la propiedad `.openapi_schema` como un "cache", para almacenar tu esquema generado.

# Cookies de Response

## Usar un parámetro `Response`

Puedes declarar un parámetro de tipo `Response` en tu *path operation function*.

Y luego puedes establecer cookies en ese objeto de response *temporal*.

{* ../../docs_src/response_cookies/tutorial002.py hl[1, 8:9] *}

Y entonces puedes devolver cualquier objeto que necesites, como normalmente lo harías (un `dict`, un modelo de base de datos, etc).

Puedes usar las mismas declaraciones de tipo con `str`, `float`, `bool` y muchos otros tipos de datos complejos.

Varios de estos se exploran en los siguientes capítulos del tutorial.

## El orden importa

Al crear *path operations*, puedes encontrarte en situaciones donde tienes un path fijo.

#### Union

Puedes declarar que una variable puede ser cualquier de **varios tipos**, por ejemplo, un `int` o un `str`.

En Python 3.6 y posterior (incluyendo Python 3.10) puedes usar el tipo `Union` de `typing` y poner dentro de los corchetes los posibles tipos a aceptar.

# Plantillas

Puedes usar cualquier motor de plantillas que desees con **FastAPI**.

Una elección común es Jinja2, el mismo que usa Flask y otras herramientas.

Hay utilidades para configurarlo fácilmente que puedes usar directamente en tu aplicación de **FastAPI** (proporcionadas por Starlette).

## Instalar dependencias

Asegúrate de crear un [entorno virtual](../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank}, activarlo e instalar `jinja2`:

# Declarar Ejemplos de Request

Puedes declarar ejemplos de los datos que tu aplicación puede recibir.

Aquí tienes varias formas de hacerlo.

## Datos extra de JSON Schema en modelos de Pydantic

Puedes declarar `examples` para un modelo de Pydantic que se añadirá al JSON Schema generado.

//// tab | Pydantic v2

{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_py310.py hl[13:24] *}

////

//// tab | Pydantic v1