title: 'Another Boilerplate to FastAPI: Azure Pipeline CI + Pytest' - author: Shane Soh author_link: https://medium.com/@shane.soh link: https://medium.com/analytics-vidhya/deploy-machine-learning-models-with-keras-fastapi-redis-and-docker-4940df614ece title: Deploy Machine Learning Models with Keras, FastAPI, Redis and Docker - author: Mandy Gu author_link: https://towardsdatascience.com/@mandygu link: https://towardsdatascience.com/deploying-iris-classifications-with-fastapi-and-docker-7c9b83fdec3a...

Para este ejemplo simple, vamos a ser completamente inseguros y devolver el mismo `username` como el token.

/// tip | Consejo

En el próximo capítulo, verás una implementación segura real, con hashing de passwords y tokens <abbr title="JSON Web Tokens">JWT</abbr>.

Pero por ahora, enfoquémonos en los detalles específicos que necesitamos.

///

Y otra más para autenticar y devolver un usuario.

{* ../../docs_src/security/tutorial004_an_py310.py hl[8,49,56:57,60:61,70:76] *}

/// note | Nota

Si revisas la nueva (falsa) base de datos `fake_users_db`, verás cómo se ve ahora la contraseña con hash: `"$2b$12$EixZaYVK1fsbw1ZfbX3OXePaWxn96p36WQoeG6Lruj3vjPGga31lW"`.

///

## Manejo de tokens JWT

Importa los módulos instalados.

Verás el response JSON como:

```JSON
{"message": "Hello World"}
```

### Documentación interactiva de la API

Ahora ve a <a href="http://127.0.0.1:8000/docs" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/docs</a>.

</details>

### Revísalo

Abre tu navegador en <a href="http://127.0.0.1:8000/items/5?q=somequery" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/items/5?q=somequery</a>.

Verás el response JSON como:

```JSON
{"item_id": 5, "q": "somequery"}
```

Ya creaste una API que:

* Recibe requests HTTP en los _paths_ `/` y `/items/{item_id}`.

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

///

**FastAPI** está completamente basado en Pydantic.

Verás mucho más de todo esto en práctica en el [Tutorial - Guía del Usuario](tutorial/index.md){.internal-link target=_blank}.

/// tip | Consejo

```console
$ fastapi dev main.py

<span style="color: green;">INFO</span>:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
```

</div>

Luego dirígete a la interfaz de `/docs`, verás que **FastAPI** está usando estos **modelos** para **documentar** la API, y los usará para **serializar** y **validar** los datos también.

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/sql-databases/image01.png">
</div>

Nota que las *path operations* definen los modelos que usan para el payload de la petición y el payload del response, usando los modelos `Item` y `ResponseMessage`.

### Documentación de la API

Si vas a la documentación de la API, verás que tiene los **esquemas** para los datos que se enviarán en las peticiones y se recibirán en los responses:

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image01.png">

Pero si vas con tu navegador a <a href="http://127.0.0.1:8000" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/app</a> verás el response normal:

```JSON
{
    "message": "Hello World",
    "root_path": "/api/v1"
}
```

Así que no se esperará que sea accedido en `http://127.0.0.1:8000/api/v1/app`.

Verás algo como:

```JSON
{"item_id": 5, "q": "somequery"}
```

## Documentación Interactiva de la API