Por ejemplo, podrías querer ejecutar **migraciones de base de datos**.

Pero en la mayoría de los casos, querrás realizar estos pasos solo **una vez**.

Así que, querrás tener un **único proceso** para realizar esos **pasos previos**, antes de iniciar la aplicación.

background dentro de la propia tarea en background, y usar internamente solo datos que no dependan de los recursos de las dependencias con `yield`.

Por ejemplo, en lugar de usar la misma sesión de base de datos, crearías una nueva sesión de base de datos dentro de la tarea en background, y obtendrías los objetos de la base de datos usando esta nueva sesión. Y luego, en lugar de pasar el objeto de la base de datos como parámetro a la función de tarea en background, pasarías el ID de ese objeto...

De esta manera, en muchos casos puedes aprender sobre contenedores y Docker y reutilizar ese conocimiento con muchas herramientas y componentes diferentes.

* **Limitará y filtrará** los datos de salida a lo que se define en el tipo de retorno.
    * Esto es particularmente importante para la **seguridad**, veremos más sobre eso a continuación.

## Parámetro `response_model`

Hay algunos casos en los que necesitas o quieres devolver algunos datos que no son exactamente lo que declara el tipo.

## Verificar el `username` y la forma de los datos

Verificamos que obtenemos un `username`, y extraemos los scopes.

Y luego validamos esos datos con el modelo de Pydantic (capturando la excepción `ValidationError`), y si obtenemos un error leyendo el token JWT o validando los datos con Pydantic, lanzamos la `HTTPException` que creamos antes.

* que los datos del cliente se envíen a través de la red
* que los datos enviados por tu programa sean recibidos por el cliente a través de la red
* que el contenido de un archivo en el disco sea leído por el sistema y entregado a tu programa
* que el contenido que tu programa entregó al sistema sea escrito en el disco
* una operación de API remota
* que una operación de base de datos termine

Muchos paquetes que lo simplifican tienen que hacer muchos compromisos con el modelo de datos, la base de datos y las funcionalidades disponibles. Y algunos de estos paquetes que simplifican las cosas demasiado en realidad tienen fallos de seguridad en el fondo.

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**FastAPI** no hace ningún compromiso con ninguna base de datos, modelo de datos o herramienta.

Declaras la "forma" de los datos como clases con atributos.

Y cada atributo tiene un tipo.

Entonces creas un instance de esa clase con algunos valores y validará los valores, los convertirá al tipo adecuado (si es el caso) y te dará un objeto con todos los datos.

Y obtienes todo el soporte del editor con ese objeto resultante.

* Caddy (que también puede manejar la renovación de certificados)
* Nginx
* HAProxy

## Let's Encrypt

Antes de Let's Encrypt, estos **certificados HTTPS** eran vendidos por terceros.

El proceso para adquirir uno de estos certificados solía ser complicado, requerir bastante papeleo y los certificados eran bastante costosos.

    SQLModel sabrá que algo declarado como `str` será una columna SQL de tipo `TEXT` (o `VARCHAR`, dependiendo de la base de datos).

### Crear un Engine

Un `engine` de SQLModel (en el fondo, realmente es un `engine` de SQLAlchemy) es lo que **mantiene las conexiones** a la base de datos.