* performance: rendimiento
* program (verb): programar
* code (verb): programar
* type hints: anotaciones de tipos
* type annotations: anotaciones de tipos
* autocomplete: autocompletado
* completion (in the context of autocompletion): autocompletado
* feature: funcionalidad
* sponsor: sponsor
* host (in a podcast): host
* request (as in HTTP request): request
* response (as in HTTP response): response

* Proporcionar los datos recibidos en el parámetro `item`.
    * Como lo declaraste en la función como de tipo `Item`, también tendrás todo el soporte del editor (autocompletado, etc.) para todos los atributos y sus tipos.
* Generar definiciones de [JSON Schema](https://json-schema.org) para tu modelo, que también puedes usar en cualquier otro lugar si tiene sentido para tu proyecto.

De esa manera, pude encontrar las mejores maneras de reducir la duplicación de código tanto como fuera posible, para tener autocompletado en todas partes, chequeos de tipos y errores, etc.

Todo de una manera que proporcionara la mejor experiencia de desarrollo para todos los desarrolladores.

## Requisitos { #requirements }

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[9] *}

Pero luego obtenemos un `dict` en el parámetro `commons` de la *path operation function*.

Y sabemos que los editores no pueden proporcionar mucho soporte (como autocompletado) para `dict`s, porque no pueden conocer sus claves y tipos de valor.

Podemos hacerlo mejor...

## Qué hace a una dependencia { #what-makes-a-dependency }

Hasta ahora has visto dependencias declaradas como funciones.

    "image": {
        "url": "http://example.com/baz.jpg",
        "name": "The Foo live"
    }
}
```

Nuevamente, haciendo solo esa declaración, con **FastAPI** obtienes:

* Soporte de editor (autocompletado, etc.), incluso para modelos anidados
* Conversión de datos
* Validación de datos
* Documentación automática

## Tipos especiales y validación { #special-types-and-validation }

Usarlo en tu editor es lo que realmente te muestra los beneficios de FastAPI, al ver cuán poco código tienes que escribir, todos los chequeos de tipos, autocompletado, etc.

---

## Instalar FastAPI { #install-fastapi }

El primer paso es instalar FastAPI.

Asegúrate de crear un [entorno virtual](../virtual-environments.md), actívalo, y luego **instala FastAPI**:

{* ../../docs_src/path_params/tutorial002_py310.py hl[7] *}

En este caso, `item_id` se declara como un `int`.

/// check | Revisa

Esto te dará soporte del editor dentro de tu función, con chequeo de errores, autocompletado, etc.

///

## <dfn title="también conocido como: serialización, parsing, marshalling">Conversión</dfn> de datos { #data-conversion }

Puedes usar las variables de conveniencia de `fastapi.status`.

{* ../../docs_src/response_status_code/tutorial002_py310.py hl[1,6] *}

Son solo una conveniencia, mantienen el mismo número, pero de esa manera puedes usar el autocompletado del editor para encontrarlos:

<img src="/img/tutorial/response-status-code/image02.png">

/// note | Detalles técnicos

También podrías usar `from starlette import status`.

{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[31] *}

Ten en cuenta que declaramos el tipo de `current_user` como el modelo de Pydantic `User`.

Esto nos ayudará dentro de la función con todo el autocompletado y chequeo de tipos.

/// tip | Consejo

Tal vez recuerdes que los request bodies también se declaran con modelos de Pydantic.

Aquí **FastAPI** no se confundirá porque estás usando `Depends`.

///

* /// note: /// note | Nota
* /// tip: /// tip | Dica
* /// warning: /// warning | Atenção
* you should: você deveria
* async context manager: gerenciador de contexto assíncrono
* autocomplete: autocompletar
* autocompletion: preenchimento automático
* auto-completion: preenchimento automático
* bug: bug
* context manager: gerenciador de contexto
* cross domain: cross domain (do not translate to "domínio cruzado")