# Tareas en Segundo Plano { #background-tasks }
Puedes definir tareas en segundo plano para que se ejecuten *después* de devolver un response.
Esto es útil para operaciones que necesitan ocurrir después de un request, pero para las que el cliente realmente no necesita esperar a que la operación termine antes de recibir el response.
Esto incluye, por ejemplo:
* Notificaciones por email enviadas después de realizar una acción:
* Como conectarse a un servidor de email y enviar un email tiende a ser "lento" (varios segundos), puedes devolver el response de inmediato y enviar la notificación por email en segundo plano.
* Procesamiento de datos:
* Por ejemplo, supongamos que recibes un archivo que debe pasar por un proceso lento, puedes devolver un response de "Accepted" (HTTP 202) y procesar el archivo en segundo plano.
## Usando `BackgroundTasks` { #using-backgroundtasks }
Primero, importa `BackgroundTasks` y define un parámetro en tu *path operation function* con una declaración de tipo de `BackgroundTasks`:
{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py39.py hl[1,13] *}
**FastAPI** creará el objeto de tipo `BackgroundTasks` por ti y lo pasará como ese parámetro.
## Crear una función de tarea { #create-a-task-function }
Crea una función para que se ejecute como la tarea en segundo plano.
Es solo una función estándar que puede recibir parámetros.
Puede ser una función `async def` o una función normal `def`, **FastAPI** sabrá cómo manejarla correctamente.
En este caso, la función de tarea escribirá en un archivo (simulando el envío de un email).
Y como la operación de escritura no usa `async` y `await`, definimos la función con un `def` normal:
{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py39.py hl[6:9] *}
## Agregar la tarea en segundo plano { #add-the-background-task }
Dentro de tu *path operation function*, pasa tu función de tarea al objeto de *background tasks* con el método `.add_task()`:
{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py39.py hl[14] *}
`.add_task()` recibe como argumentos:
* Una función de tarea para ejecutar en segundo plano (`write_notification`).
* Cualquier secuencia de argumentos que deba pasarse a la función de tarea en orden (`email`).
* Cualquier argumento de palabras clave que deba pasarse a la función de tarea (`message="some notification"`).
## Inyección de Dependencias { #dependency-injection }
Usar `BackgroundTasks` también funciona con el sistema de inyección de dependencias, puedes declarar un parámetro de tipo `BackgroundTasks` en varios niveles: en una *path operation function*, en una dependencia (dependable), en una sub-dependencia, etc.
**FastAPI** sabe qué hacer en cada caso y cómo reutilizar el mismo objeto, de modo que todas las tareas en segundo plano se combinan y ejecutan en segundo plano después:
{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial002_an_py310.py hl[13,15,22,25] *}
En este ejemplo, los mensajes se escribirán en el archivo `log.txt` *después* de que se envíe el response.
Si hay un query en el request, se escribirá en el log en una tarea en segundo plano.
Y luego otra tarea en segundo plano generada en la *path operation function* escribirá un mensaje usando el parámetro de path `email`.
## Detalles Técnicos { #technical-details }
La clase `BackgroundTasks` proviene directamente de `starlette.background`.
Se importa/incluye directamente en FastAPI para que puedas importarla desde `fastapi` y evitar importar accidentalmente la alternativa `BackgroundTask` (sin la `s` al final) de `starlette.background`.
Al usar solo `BackgroundTasks` (y no `BackgroundTask`), es posible usarla como un parámetro de *path operation function* y dejar que **FastAPI** maneje el resto por ti, tal como cuando usas el objeto `Request` directamente.
Todavía es posible usar `BackgroundTask` solo en FastAPI, pero debes crear el objeto en tu código y devolver una `Response` de Starlette incluyéndolo.
Puedes ver más detalles en la documentación oficial de Starlette sobre Background Tasks.
## Advertencia { #caveat }
Si necesitas realizar una computación intensa en segundo plano y no necesariamente necesitas que se ejecute por el mismo proceso (por ejemplo, no necesitas compartir memoria, variables, etc.), podrías beneficiarte del uso de otras herramientas más grandes como Celery.
Tienden a requerir configuraciones más complejas, un gestor de cola de mensajes/trabajos, como RabbitMQ o Redis, pero te permiten ejecutar tareas en segundo plano en múltiples procesos, y especialmente, en múltiples servidores.
Pero si necesitas acceder a variables y objetos de la misma app de **FastAPI**, o necesitas realizar pequeñas tareas en segundo plano (como enviar una notificación por email), simplemente puedes usar `BackgroundTasks`.
## Resumen { #recap }
Importa y usa `BackgroundTasks` con parámetros en *path operation functions* y dependencias para agregar tareas en segundo plano.