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### Paso 4: define la **path operation function**

Esta es nuestra "**path operation function**":

* **path**: es `/`.
* **operation**: es `get`.
* **function**: es la función debajo del "decorador" (debajo de `@app.get("/")`).

{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001.py hl[7] *}

Esta es una función de Python.

//// tab | Python 3.10+

En Python 3.9 o superior, `Annotated` es parte de la biblioteca estándar, así que puedes importarlo desde `typing`.

```Python hl_lines="1  3"
{!> ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial002_an_py310.py!}
```

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//// tab | Python 3.8+

En versiones de Python por debajo de 3.9 importas `Annotated` desde `typing_extensions`.

* 🚨 Evita usar `Optional[SomeType]`
* En su lugar ✨ **usa `Union[SomeType, None]`** ✨.

Ambos son equivalentes y debajo son lo mismo, pero recomendaría `Union` en lugar de `Optional` porque la palabra "**opcional**" parecería implicar que el valor es opcional, y en realidad significa "puede ser `None`", incluso si no es opcional y aún es requerido.

$ python main.py

I solemnly swear 🐺
```

</div>

## Alternativas

Esta es una guía simple para comenzar y enseñarte cómo funciona todo **por debajo**.

Hay muchas **alternativas** para gestionar entornos virtuales, dependencias de paquetes (requisitos), proyectos.

    * Ellos **expiran**.
    * Y luego necesitan ser **renovados**, **adquiridos nuevamente** del tercero.
* La encriptación de la conexión ocurre a nivel de **TCP**.
    * Esa es una capa **debajo de HTTP**.
    * Por lo tanto, el manejo de **certificados y encriptación** se realiza **antes de HTTP**.
* **TCP no sabe acerca de "dominios"**. Solo sobre direcciones IP.

`@lru_cache` modifica la función que decora para devolver el mismo valor que se devolvió la primera vez, en lugar de calcularlo nuevamente, ejecutando el código de la función cada vez.

Webargs es una herramienta que fue creada para proporcionar esa funcionalidad sobre varios frameworks, incluido Flask.

Usa Marshmallow por debajo para hacer la validación de datos. Y fue creada por los mismos desarrolladores.

Es una gran herramienta y la he usado mucho también, antes de tener **FastAPI**.

/// info | Información

## Rendimiento

Benchmarks independientes de TechEmpower muestran aplicaciones **FastAPI** ejecutándose bajo Uvicorn como <a href="https://www.techempower.com/benchmarks/#section=test&runid=7464e520-0dc2-473d-bd34-dbdfd7e85911&hw=ph&test=query&l=zijzen-7" class="external-link" target="_blank">uno de los frameworks Python más rápidos disponibles</a>, solo por debajo de Starlette y Uvicorn (usados internamente por FastAPI). (*)

    Así que es importante poner esto **cerca del final** del `Dockerfile`, para optimizar los tiempos de construcción de la imagen del contenedor.

6. Establecer el **comando** para usar `fastapi run`, que utiliza Uvicorn debajo.

    `CMD` toma una lista de cadenas, cada una de estas cadenas es lo que escribirías en la línea de comandos separado por espacios.

Debido a eso, las versiones de FastAPI anteriores a 0.99.0 todavía usaban versiones de OpenAPI menores a 3.1.0.

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### `examples` de Pydantic y FastAPI