Puedes usar prácticamente **cualquier proveedor de nube** para desplegar tu aplicación FastAPI.

En la mayoría de los casos, los principales proveedores de nube tienen guías para desplegar FastAPI con ellos.

## Proveedores de Nube - Sponsors

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mía
míos
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Incluye estas configuraciones predeterminadas:

{* ../../fastapi/openapi/docs.py ln[8:23] hl[17:23] *}

Puedes sobrescribir cualquiera de ellos estableciendo un valor diferente en el argumento `swagger_ui_parameters`.

Por ejemplo, para desactivar `deepLinking` podrías pasar estas configuraciones a `swagger_ui_parameters`:

Pero puedes tener miles de endpoints (*path operations*) usando el mismo sistema de seguridad.

Y todos ellos (o cualquier porción de ellos que quieras) pueden aprovechar la reutilización de estas dependencias o cualquier otra dependencia que crees.

Y todas estas miles de *path operations* pueden ser tan pequeñas como 3 líneas:

También puedes especificar si tu backend permite:

* Credenciales (headers de autorización, cookies, etc).
* Métodos HTTP específicos (`POST`, `PUT`) o todos ellos con el comodín `"*"`.
* Headers HTTP específicos o todos ellos con el comodín `"*"`.

{* ../../docs_src/cors/tutorial001.py hl[2,6:11,13:19] *}

Revisa las anotaciones en el código arriba para ver más detalles específicos.

## Aprende Más

También puedes combinar `dataclasses` con otros modelos de Pydantic, heredar de ellos, incluirlos en tus propios modelos, etc.

Para saber más, revisa la <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/dataclasses/" class="external-link" target="_blank">documentación de Pydantic sobre dataclasses</a>.

`UploadFile` tiene los siguientes métodos `async`. Todos ellos llaman a los métodos correspondientes del archivo por debajo (usando el `SpooledTemporaryFile` interno).

* `write(data)`: Escribe `data` (`str` o `bytes`) en el archivo.

## Request body + path + parámetros de query

También puedes declarar parámetros de **body**, **path** y **query**, todos al mismo tiempo.

**FastAPI** reconocerá cada uno de ellos y tomará los datos del lugar correcto.

{* ../../docs_src/body/tutorial004_py310.py hl[16] *}

Los parámetros de la función se reconocerán de la siguiente manera:

* `/items/public/`
* `/items/private/`
* `/users/{user_id}/activate`
* `/items/pro/`

entonces podrías agregar diferentes requisitos de permiso para cada uno de ellos solo con dependencias y sub-dependencias:

```mermaid
graph TB

current_user(["current_user"])
active_user(["active_user"])
admin_user(["admin_user"])
paying_user(["paying_user"])

<img src="/img/tutorial/body-nested-models/image01.png">

No podrías obtener este tipo de soporte de editor si estuvieras trabajando directamente con `dict` en lugar de modelos Pydantic.

Pero tampoco tienes que preocuparte por ellos, los `dicts` entrantes se convierten automáticamente y tu salida se convierte automáticamente a JSON también.

## Cuerpos de `dict`s arbitrarios