![ReDoc](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-02-redoc-simple.png)

### OpenAPI

**FastAPI** membuat sebuah "schema" dimana semua API anda menggunakan standar **OpenAPI** untuk mendefinisikan API.

#### "Schema"

"schema" adalah suatu definisi atau deskripsi dari sesuatu. Bukan kode yang mengimplementasi definisi tersebut. Ini hanyalah sebuah deskripsi abstrak.

#### "schema" API

Fitur utama FastAPI:

* **Cepat**: Performa sangat tinggi, setara **NodeJS** dan **Go** (berkat Starlette dan Pydantic). [Salah satu *framework* Python tercepat yang ada](#performa).
* **Cepat untuk coding**: Meningkatkan kecepatan pengembangan fitur dari 200% sampai 300%. *
* **Sedikit bug**: Mengurangi hingga 40% kesalahan dari manusia (pemrogram). *

Usar `check_same_thread=False` permite a FastAPI usar la misma base de datos SQLite en diferentes hilos. Esto es necesario ya que **una sola request** podría usar **más de un hilo** (por ejemplo, en dependencias).

No te preocupes, con la forma en que está estructurado el código, nos aseguraremos de usar **una sola *session* de SQLModel por request** más adelante, esto es realmente lo que intenta lograr el `check_same_thread`.

### Crear las Tablas

Para hacer esto, usa `yield` en lugar de `return` y escribe los pasos adicionales (código) después.

/// tip | Consejo

Asegúrate de usar `yield` una sola vez por dependencia.

///

/// note | Nota técnica

Cualquier función que sea válida para usar con:

    * Esta extensión SNI permite que un solo servidor (con una **sola dirección IP**) tenga **varios certificados HTTPS** y sirva **múltiples dominios/aplicaciones HTTPS**.

/// note | Nota

Ten en cuenta que en este caso, FastAPI no comprobará el contenido de la lista.

Por ejemplo, `List[int]` comprobaría (y documentaría) que el contenido de la lista son enteros. Pero `list` sola no lo haría.

///

## Declarar más metadatos

Puedes agregar más información sobre el parámetro.

Pero, tristemente, no obtienes nada útil:

<img src="/img/python-types/image01.png">

### Añadir tipos

Modifiquemos una sola línea de la versión anterior.

Cambiaremos exactamente este fragmento, los parámetros de la función, de:

```Python
    first_name, last_name
```

a:

```Python
    first_name: str, last_name: str

{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_04_py310.py hl[8] *}

...esto falla porque la anotación de tipo no es un tipo de Pydantic y no es solo una sola clase `Response` o subclase, es una unión (cualquiera de los dos) entre una `Response` y un `dict`.

### Desactivar el Modelo de Response

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### Riepilogo

Ricapitolando, è sufficiente dichiarare **una sola volta** i tipi dei parametri, del body, ecc. come parametri di funzioni.

Questo con le annotazioni per i tipi standard di Python.

Non c'è bisogno di imparare una nuova sintassi, metodi o classi specifici a una libreria, ecc.

* **Deep Learning**: este es un subcampo de Machine Learning, por lo tanto, se aplica lo mismo. Es solo que no hay una sola hoja de cálculo de números para multiplicar, sino un enorme conjunto de ellas, y en muchos casos, usas un procesador especial para construir y / o usar esos modelos.

### Concurrencia + Paralelismo: Web + Machine Learning