* Si no usabas FastAPI y utilizabas Starlette directamente (u otra herramienta, como Sanic, Flask, Responder, etc.) tendrías que implementar toda la validación y serialización de datos por ti mismo. Entonces, tu aplicación final aún tendría la misma carga que si hubiera sido construida usando FastAPI. Y en muchos casos, esta validación y serialización...

* worker: worker (do not translate to "trabajador")
* load balancer: load balancer (do not translate to "balanceador de carga")
* load balance: load balance (do not translate to "balancear carga")
* self hosting: self hosting (do not translate to "auto alojamiento")

- 🔑 Autenticação JWT (JSON Web Token).
- 📫 Recuperação de senhas baseada em email.
- ✅ Testes com [Pytest](https://pytest.org).
- 📞 [Traefik](https://traefik.io) como proxy reverso / balanceador de carga.
- 🚢 Instruções de deployment usando Docker Compose, incluindo como configurar um proxy frontend com Traefik para gerenciar automaticamente certificados HTTPS.

Luego usamos el request directamente, y extraemos el cuerpo como `bytes`. Esto significa que FastAPI ni siquiera intentará hacer parse de la carga útil del request como JSON.

Y luego en nuestro código, hacemos parse de ese contenido YAML directamente, y nuevamente estamos usando el mismo modelo Pydantic para validar el contenido YAML: