Aşkınla 😍 konuşurken arada sıranın size gelip gelmediğini kontrol ediyorsun.

Nihayet sıra size geldi. Tezgaha gidip hamburgerleri 🍔kapıp masaya geri dönüyorsun.

Aşkınla hamburgerlerinizi yiyor 🍔 ve iyi vakit geçiriyorsunuz ✨.

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Bu hikayedeki bilgisayar / program 🤖 olduğunuzu hayal edin.

### Pide cerrar

Si responden, hay una alta probabilidad de que hayas resuelto su problema, felicidades, ¡**eres un héroe**! 🦸

* Ahora, si eso resolvió su problema, puedes pedirles que:

    * En GitHub Discussions: marquen el comentario como la **respuesta**.

errors.app.db.already.deleted = Es posible que ya haya sido eliminado por otro proceso. Por favor, inténtelo de nuevo.
errors.app.db.already.updated = Es posible que ya haya sido actualizado por otro proceso. Por favor, inténtelo de nuevo.
errors.app.db.already.exists = Los datos ya existen. Por favor, inténtelo de nuevo.
errors.app.double.submit.request = Es posible que esta solicitud ya se haya procesado. Por favor, inténtelo de nuevo.

#### Define un *path operation decorator*

{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001.py hl[6] *}

El `@app.get("/")` le dice a **FastAPI** que la función justo debajo se encarga de manejar requests que vayan a:

* el path `/`
* usando una <abbr title="un método HTTP GET"><code>get</code> operation</abbr>

/// info | Información sobre `@decorator`

Esa sintaxis `@algo` en Python se llama un "decorador".

Y si ese `Response` tiene un media type JSON (`application/json`), como es el caso con `JSONResponse` y `UJSONResponse`, los datos que devuelvas se convertirán automáticamente (y serán filtrados) con cualquier `response_model` de Pydantic que hayas declarado en el *path operation decorator*.

/// note | Nota

**FastAPI** hará lo correcto con cada una, igual que con dependencias normales.

///

## Una dependencia con `yield` y `try`

Si usas un bloque `try` en una dependencia con `yield`, recibirás cualquier excepción que se haya lanzado al usar la dependencia.

Entonces, durante ese tiempo, la computadora puede ir y hacer algún otro trabajo, mientras "archivo-lento" 📝 termina.

Luego la computadora / programa 🤖 volverá cada vez que tenga una oportunidad porque está esperando nuevamente, o siempre que 🤖 haya terminado todo el trabajo que tenía en ese punto. Y 🤖 comprobará si alguna de las tareas que estaba esperando ya se han completado, haciendo lo que tenía que hacer.

lo contrario, los valores serán diferentes de lo que esperas (por ejemplo, `QueryInfo` o algo similar en lugar de `str`). Y tu editor no se quejará, y Python no se quejará al ejecutar esa función, solo cuando los errores dentro de las operaciones hagan que funcione incorrectamente.

Dado que `Annotated` puede tener más de una anotación de metadato, ahora podrías incluso usar la misma función con otras herramientas, como <a href="https://typer.tiangolo.com/" class="external-link" target...

/// tip | Consejo

Normalmente solo tendrías que hacer esto **una vez**, cuando crees el entorno virtual.

///

## Desactiva el Entorno Virtual

Una vez que hayas terminado de trabajar en tu proyecto, puedes **desactivar** el entorno virtual.

<div class="termy">

```console
$ deactivate
```

</div>

* Documentación interactiva automática de la API, incluyendo 2 interfaces de usuario alternativas:
    * Swagger UI.
    * ReDoc.

---

Volviendo al ejemplo de código anterior, **FastAPI**:

* Validará que haya un `item_id` en el path para requests `GET` y `PUT`.
* Validará que el `item_id` sea del tipo `int` para requests `GET` y `PUT`.
    * Si no lo es, el cliente verá un error útil y claro.