habiendo
habido
habida
habidos
habidas
soy
eres
es
somos
sois
son
sea
seas
seamos
seáis
sean
seré
serás
será
seremos
seréis
serán
sería
serías
seríamos
seríais
serían
era
eras
éramos
erais
eran
fui
fuiste
fue
fuimos
fuisteis
fueron
fuera
fueras
fuéramos
fuerais
fueran
fuese

  import tensorflow_io_gcs_filesystem as _tensorflow_io_gcs_filesystem

# Lazy-load Keras v1.
_tf_uses_legacy_keras = (
    _os.environ.get("TF_USE_LEGACY_KERAS", None) in ("true", "True", "1"))
setattr(_current_module, "keras", _KerasLazyLoader(globals(), mode="v1"))
_module_dir = _module_util.get_parent_dir_for_name("keras._tf_keras.keras")
_current_module.__path__ = [_module_dir] + _current_module.__path__
if _tf_uses_legacy_keras:

  import tensorflow_io_gcs_filesystem as _tensorflow_io_gcs_filesystem

# Lazy-load Keras v2/3.
_tf_uses_legacy_keras = (
    _os.environ.get("TF_USE_LEGACY_KERAS", None) in ("true", "True", "1"))
setattr(_current_module, "keras", _KerasLazyLoader(globals()))
_module_dir = _module_util.get_parent_dir_for_name("keras._tf_keras.keras")
_current_module.__path__ = [_module_dir] + _current_module.__path__
if _tf_uses_legacy_keras:

  "$python" -c 'import tensorflow as tf; t1=tf.constant([1,2,3,4]); t2=tf.constant([5,6,7,8]); print(tf.add(t1,t2).shape)'
  "$python" -c 'import sys; import tensorflow as tf; sys.exit(0 if "keras" in tf.keras.__name__ else 1)'
fi
# Import tf nightly wheel built with numpy2 from PyPI in numpy1 env for testing.
# This aims to maintain TF compatibility with NumPy 1.x until 2025 b/361369076.

te
tes
toi
ton
tu
un
une
vos
votre
vous
c
d
j
l
à
m
n
s
t
y
été
étée
étées
étés
étant
suis
es
est
sommes
êtes
sont
serai
seras
sera
serons
serez
seront
serais
serait
serions
seriez
seraient
étais
était
étions
étiez
étaient
fus
fut
fûmes
fûtes
furent
sois
soit
soyons
soyez

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial003_an_py39.py hl[10] *}

## Validaciones numéricas: mayor o igual

Con `Query` y `Path` (y otros que verás más adelante) puedes declarar restricciones numéricas.

Aquí, con `ge=1`, `item_id` necesitará ser un número entero "`g`reater than or `e`qual" a `1`.

Si lo ejecutas y vas a <a href="http://localhost:8000/v1/" class="external-link" target="_blank">http://localhost:8000/v1/</a> verás el response de Flask:

```txt
Hello, World from Flask!
```

Y si vas a <a href="http://localhost:8000/v2" class="external-link" target="_blank">http://localhost:8000/v2</a> verás el response de FastAPI:

```JSON
{
    "message": "Hello World"
}

wrapt == 1.16.0
tblib == 2.0.0
ml_dtypes >= 0.5.1, < 0.6.0
auditwheel >= 6.1.0
# Install tensorboard, and keras
# Note that here we want the latest version that matches TF major.minor version
# Note that we must use nightly here as these are used in nightly jobs
# For release jobs, we will pin these on the release branch
keras-nightly ~= 3.10.0.dev
tb-nightly ~= 2.20.0.a

# Extender OpenAPI

Hay algunos casos en los que podrías necesitar modificar el esquema de OpenAPI generado.

En esta sección verás cómo hacerlo.

## El proceso normal

El proceso normal (por defecto) es el siguiente.

Una aplicación (instance) de `FastAPI` tiene un método `.openapi()` que se espera que devuelva el esquema de OpenAPI.

El [Tutorial - Guía del usuario](../tutorial/index.md){.internal-link target=_blank} principal debería ser suficiente para darte un recorrido por todas las funcionalidades principales de **FastAPI**.

En las siguientes secciones verás otras opciones, configuraciones y funcionalidades adicionales.

/// tip | Consejo

Las siguientes secciones **no son necesariamente "avanzadas"**.

Y es posible que para tu caso de uso, la solución esté en una de ellas.