Y Python tiene un tipo de datos especial para conjuntos de elementos únicos, el `set`.

Entonces podemos declarar `tags` como un conjunto de strings:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial003_py310.py hl[12] *}

Con esto, incluso si recibes un request con datos duplicados, se convertirá en un conjunto de elementos únicos.

Y puede devolver lo que quieras.

En este caso, esta dependencia espera:

* Un parámetro de query opcional `q` que es un `str`.
* Un parámetro de query opcional `skip` que es un `int`, y por defecto es `0`.
* Un parámetro de query opcional `limit` que es un `int`, y por defecto es `100`.

Y luego solo devuelve un `dict` que contiene esos valores.

/// info | Información

{* ../../docs_src/header_param_models/tutorial002_an_py310.py hl[10] *}

Si un cliente intenta enviar algunos **headers extra**, recibirán un response de **error**.

Por ejemplo, si el cliente intenta enviar un header `tool` con un valor de `plumbus`, recibirán un response de **error** indicando que el parámetro de header `tool` no está permitido:

```json
{
    "detail": [
        {

## 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).

## Origen

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

Al usar **Pydantic v2**, el OpenAPI generado es un poco más exacto y **correcto** que antes. 😎

De hecho, en algunos casos, incluso tendrá **dos JSON Schemas** en OpenAPI para el mismo modelo Pydantic, para entrada y salida, dependiendo de si tienen **valores por defecto**.

Veamos cómo funciona eso y cómo cambiarlo si necesitas hacerlo.

## Modelos Pydantic para Entrada y Salida

Digamos que tienes un modelo Pydantic con valores por defecto, como este:

## Cursos externos

Aunque el [Tutorial - Guía del usuario](../tutorial/index.md){.internal-link target=_blank} y esta **Guía avanzada del usuario** están escritos como un tutorial guiado (como un libro) y deberían ser suficientes para que **aprendas FastAPI**, podrías querer complementarlo con cursos adicionales.

Esto significa que **cualquier valor** leído en Python desde una variable de entorno **será un `str`**, y cualquier conversión a un tipo diferente o cualquier validación tiene que hacerse en el código.

## Instalar dependencias

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

<div class="termy">

```console
$ pip install jinja2

---> 100%
```

</div>

## Usando `Jinja2Templates`

* Importa `Jinja2Templates`.
* Crea un objeto `templates` que puedas reutilizar más tarde.

Las plantillas, aunque normalmente vienen con una configuración específica, están diseñadas para ser flexibles y personalizables. Esto te permite modificarlas y adaptarlas a los requisitos de tu proyecto, haciéndolas un excelente punto de partida. 🏁

Puedes usar esta plantilla para comenzar, ya que incluye gran parte de la configuración inicial, seguridad, base de datos y algunos endpoints de API ya hechos para ti.