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.

{* ../../docs_src/path_params/tutorial002.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.

///

## Conversión de datos

/// info | Información

Ten en cuenta que `response_description` se refiere específicamente al response, mientras que `description` se refiere a la *path operation* en general.

///

/// check | Revisa

OpenAPI especifica que cada *path operation* requiere una descripción de response.

Entonces, si no proporcionas una, **FastAPI** generará automáticamente una de "Response exitoso".

///

### Sobrescribir el método

Ahora puedes reemplazar el método `.openapi()` por tu nueva función.

{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001.py hl[29] *}

### Revisa

Una vez que vayas a <a href="http://127.0.0.1:8000/redoc" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/redoc</a> verás que estás usando tu logo personalizado (en este ejemplo, el logo de **FastAPI**):

**FastAPI** **extraerá** los datos para **cada campo** de los **parámetros query** en el request y te proporcionará el modelo de Pydantic que definiste.

## Revisa la Documentación

Puedes ver los parámetros query en la UI de documentación en `/docs`:

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/query-param-models/image01.png">
</div>

Para esto, usas el `TestClient` en un statement `with`, conectándote al WebSocket:

{* ../../docs_src/app_testing/tutorial002.py hl[27:31] *}

/// note | Nota

Para más detalles, revisa la documentación de Starlette sobre <a href="https://www.starlette.io/testclient/#testing-websocket-sessions" class="external-link" target="_blank">probando sesiones WebSocket</a>.

///

## Actualizando las versiones de FastAPI

Deberías añadir tests para tu aplicación.

Con **FastAPI** es muy fácil (gracias a Starlette), revisa la documentación: [Testing](../tutorial/testing.md){.internal-link target=_blank}

Así que, la línea:

```Python
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)
```

no se ejecutará.

/// info | Información

Para más información, revisa <a href="https://docs.python.org/3/library/__main__.html" class="external-link" target="_blank">la documentación oficial de Python</a>.

///

## Ejecuta tu código con tu depurador

Esto es porque se espera que **tus usuarios** definan el actual **URL path** donde quieren recibir la request del webhook de alguna otra manera (por ejemplo, un panel web).

### Revisa la documentación

Ahora puedes iniciar tu app e ir a <a href="http://127.0.0.1:8000/docs" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/docs</a>.

Necesitas importar `WSGIMiddleware`.

Luego envuelve la aplicación WSGI (p. ej., Flask) con el middleware.

Y luego móntala bajo un path.

{* ../../docs_src/wsgi/tutorial001.py hl[2:3,3] *}

## Revisa

Ahora, cada request bajo el path `/v1/` será manejado por la aplicación Flask.

Y el resto será manejado por **FastAPI**.