También recibirás chequeos de errores para operaciones de tipo incorrecto:

<img src="/img/tutorial/body/image04.png">

No es por casualidad, todo el framework fue construido alrededor de ese diseño.

Y fue rigurosamente probado en la fase de diseño, antes de cualquier implementación, para garantizar que funcionaría con todos los editores.

Incluso se hicieron algunos cambios en Pydantic para admitir esto.

Como `item.model_dump(exclude_unset=True)`.

/// info | Información

En Pydantic v1 el método se llamaba `.dict()`, fue deprecado (pero aún soportado) en Pydantic v2, y renombrado a `.model_dump()`.

Los ejemplos aquí usan `.dict()` para compatibilidad con Pydantic v1, pero deberías usar `.model_dump()` si puedes usar Pydantic v2.

///

## `GraphQLApp` viejo de Starlette

Las versiones anteriores de Starlette incluían una clase `GraphQLApp` para integrar con <a href="https://graphene-python.org/" class="external-link" target="_blank">Graphene</a>.

brains.com/research/python-developers-survey-2018/#development-tools" class="external-link" target="_blank">Encuesta de Desarrolladores de Python</a>, estos editores cubren alrededor del 80% de los usuarios.

Esto significa que **FastAPI** fue específicamente probado con los editores usados por el 80% de los desarrolladores de Python. Y como la mayoría de los otros editores tienden a funcionar de manera similar, todos sus beneficios deberían funcionar prácticamente para todos los editores....

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
fueses
fuésemos
fueseis
fuesen
siendo
sido
tengo
tienes
tiene
tenemos
tenéis

En ese caso, puedes desactivar esta funcionalidad en **FastAPI**, con el parámetro `separate_input_output_schemas=False`.

/// info | Información

El soporte para `separate_input_output_schemas` fue agregado en FastAPI `0.102.0`. 🤓

///

{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial002_py310.py hl[10] *}

### Mismo Esquema para Modelos de Entrada y Salida en la Documentación

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial001_py310.py hl[7,9,14,20,22,27:28,31:33,38:39] *}

/// info | Información

En Pydantic v1 el método se llamaba `.dict()`, fue deprecado (pero aún soportado) en Pydantic v2, y renombrado a `.model_dump()`.

Los ejemplos aquí usan `.dict()` para compatibilidad con Pydantic v1, pero deberías usar `.model_dump()` en su lugar si puedes usar Pydantic v2.

///

### `UploadFile`

`UploadFile` tiene los siguientes atributos:

* `filename`: Un `str` con el nombre original del archivo que fue subido (por ejemplo, `myimage.jpg`).
* `content_type`: Un `str` con el tipo de contenido (MIME type / media type) (por ejemplo, `image/jpeg`).

En este caso, podrías querer documentar cómo esa API externa *debería* verse. Qué *path operation* debería tener, qué cuerpo debería esperar, qué response debería devolver, etc.

## El flujo `password`

Ahora retrocedamos un poco y entendamos qué es todo eso.

El "flujo" `password` es una de las formas ("flujos") definidas en OAuth2, para manejar la seguridad y la autenticación.

OAuth2 fue diseñado para que el backend o la API pudieran ser independientes del servidor que autentica al usuario.

Pero en este caso, la misma aplicación de **FastAPI** manejará la API y la autenticación.