Hug fue uno de los primeros frameworks en implementar la declaración de tipos de parámetros API usando las anotaciones de tipos de Python. Esta fue una gran idea que inspiró a otras herramientas a hacer lo mismo.

Usaba tipos personalizados en sus declaraciones en lugar de tipos estándar de Python, pero aún así fue un gran avance.

En este caso, el cliente verá un response *HTTP 500 Internal Server Error* como debería, dado que no estamos lanzando una `HTTPException` o similar, pero el servidor **no tendrá ningún registro** ni ninguna otra indicación de cuál fue el error. 😱

### Siempre `raise` en Dependencias con `yield` y `except`

/// info | Información

Incluso después de que OpenAPI 3.1.0 fue lanzado con esta nueva integración más sencilla con JSON Schema, por un tiempo, Swagger UI, la herramienta que proporciona la documentación automática, no soportaba OpenAPI 3.1.0 (lo hace desde la versión 5.0.0 🎉).

Ambas dependencias solo devolverán un error HTTP si el usuario no existe, o si está inactivo.

Así que, en nuestro endpoint, solo obtendremos un usuario si el usuario existe, fue autenticado correctamente, y está activo:

{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[58:66,69:74,94] *}

/// info | Información

Pasa las claves y valores del dict `second_user_data` directamente como argumentos de clave-valor, equivalente a: `User(id=4, name="Mary", joined="2018-11-30")`

///

### Soporte del editor

Todo el framework fue diseñado para ser fácil e intuitivo de usar, todas las decisiones fueron probadas en múltiples editores incluso antes de comenzar el desarrollo, para asegurar la mejor experiencia de desarrollo.

Entonces, para cualquier llamada subsiguiente de `get_settings()` en las dependencias de los próximos requests, en lugar de ejecutar el código interno de `get_settings()` y crear un nuevo objeto `Settings`, devolverá el mismo objeto que fue devuelto en la primera llamada, una y otra vez.

#### Detalles Técnicos de `lru_cache`

También obtendrás autocompletado para el payload a enviar:

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image03.png">

/// tip | Consejo

Nota el autocompletado para `name` y `price`, que fue definido en la aplicación de FastAPI, en el modelo `Item`.

///

Tendrás errores en línea para los datos que envíes:

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image04.png">

```JSON
{
    "name": "Foo",
    "price": 50.2
}
```

/// 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.

**SQLModel** está construido sobre <a href="https://www.sqlalchemy.org/" class="external-link" target="_blank">SQLAlchemy</a> y Pydantic. Fue creado por el mismo autor de **FastAPI** para ser la combinación perfecta para aplicaciones de FastAPI que necesiten usar **bases de datos SQL**.

/// tip | Consejo

Incluirá todas las rutas de ese router como parte de ella.

/// note | Detalles Técnicos

En realidad creará internamente una *path operation* para cada *path operation* que fue declarada en el `APIRouter`.

Así, detrás de escena, funcionará como si todo fuera la misma única aplicación.

///

/// check | Revisa

No tienes que preocuparte por el rendimiento al incluir routers.