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docs/es/docs/deployment/https.md
* Nginx * HAProxy ## Let's Encrypt Antes de Let's Encrypt, estos **certificados HTTPS** eran vendidos por terceros. El proceso para adquirir uno de estos certificados solía ser complicado, requerir bastante papeleo y los certificados eran bastante costosos. Pero luego se creó **<a href="https://letsencrypt.org/" class="external-link" target="_blank">Let's Encrypt</a>**.
Registered: Sun Sep 07 07:19:17 UTC 2025 - Last Modified: Sun May 11 13:37:26 UTC 2025 - 13K bytes - Viewed (0) -
docs/es/docs/tutorial/schema-extra-example.md
Para resolver eso, FastAPI `0.103.0` **añadió soporte** para declarar el mismo viejo campo **específico de OpenAPI** `examples` con el nuevo parámetro `openapi_examples`. 🤓 ### Resumen Solía decir que no me gustaba mucho la historia... y mírame ahora dando lecciones de "historia tecnológica". 😅
Registered: Sun Sep 07 07:19:17 UTC 2025 - Last Modified: Mon Dec 30 18:26:57 UTC 2024 - 9.8K bytes - Viewed (0) -
docs/es/docs/tutorial/sql-databases.md
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
Registered: Sun Sep 07 07:19:17 UTC 2025 - Last Modified: Mon Dec 30 18:26:57 UTC 2024 - 15.8K bytes - Viewed (0) -
docs/es/docs/tutorial/dependencies/dependencies-with-yield.md
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:
Registered: Sun Sep 07 07:19:17 UTC 2025 - Last Modified: Mon Dec 30 18:26:57 UTC 2024 - 13K bytes - Viewed (0) -
docs/es/docs/tutorial/query-params-str-validations.md
/// 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.
Registered: Sun Sep 07 07:19:17 UTC 2025 - Last Modified: Sat Feb 15 16:23:59 UTC 2025 - 16.5K bytes - Viewed (0) -
docs/es/docs/python-types.md
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
Registered: Sun Sep 07 07:19:17 UTC 2025 - Last Modified: Mon Dec 30 17:46:44 UTC 2024 - 17.6K bytes - Viewed (1) -
docs/es/docs/tutorial/response-model.md
{* ../../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 ResponseRegistered: Sun Sep 07 07:19:17 UTC 2025 - Last Modified: Mon Dec 30 18:26:57 UTC 2024 - 17K bytes - Viewed (0) -
docs/it/docs/index.md
 ### 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.
Registered: Sun Sep 07 07:19:17 UTC 2025 - Last Modified: Sun Aug 31 10:49:48 UTC 2025 - 19.5K bytes - Viewed (0) -
docs/es/docs/deployment/docker.md
### Imagen Base de Docker Solía haber una imagen official de Docker de FastAPI: <a href="https://github.com/tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi-docker" class="external-link" target="_blank">tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi</a>. Pero ahora está obsoleta. ⛔️
Registered: Sun Sep 07 07:19:17 UTC 2025 - Last Modified: Fri May 30 13:15:52 UTC 2025 - 31K bytes - Viewed (0) -
docs/es/docs/async.md
* **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
Registered: Sun Sep 07 07:19:17 UTC 2025 - Last Modified: Sun Aug 31 09:56:21 UTC 2025 - 24.7K bytes - Viewed (0)