* Entonces, al usar FastAPI estás ahorrando tiempo de desarrollo, errores, líneas de código y probablemente obtendrías el mismo...

Esto también significa que en muchos casos puedes pasar el mismo objeto que obtuviste de un request **directamente a la base de datos**, dado que todo es validado automáticamente.

Lo mismo aplica para el sentido contrario. En muchos casos puedes pasar el objeto que obtienes de la base de datos **directamente al cliente**.

* Muchas características extra (gracias a Starlette) como:
    * **WebSockets**
    * **GraphQL**
    * pruebas extremadamente fáciles con HTTPX y `pytest`
    * **CORS**
    * **Cookie Sessions**
    * ...y mucho más.

## Rendimiento

Muchos, muchos usuarios, pero el servidor está esperando 🕙 el envío de las peticiones ya que su conexión no es buena.

Y luego esperando 🕙 nuevamente a que las respuestas retornen.

Esta "espera" 🕙 se mide en microsegundos, pero aun así, sumando todo, al final es mucha espera.

Es por eso que tiene mucho sentido usar código asíncrono ⏸🔀⏯ para las API web.

Es por esto que **FastAPI** mismo provee una documentación alternativa de la API (usando ReDoc), a la que puedes acceder en <a href="http://127.0.0.1:8000/redoc" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/redoc</a>:

<img src="/img/tutorial/path-params/image02.png">

{!../../../docs_src/first_steps/tutorial001.py!}
```

Puedes devolver `dict`, `list`, valores singulares como un `str`, `int`, etc.

También puedes devolver modelos de Pydantic (ya verás más sobre esto más adelante).

Hay muchos objetos y modelos que pueden ser convertidos automáticamente a JSON (incluyendo ORMs, etc.). Intenta usar tus favoritos, es muy probable que ya tengan soporte.

## Repaso

* Importa `FastAPI`.

site
.coverage
coverage.xml
.netlify
test.db
log.txt
Pipfile.lock
env3.*
env
docs_build
site_build
venv
docs.zip
archive.zip

# vim temporary files
*~
.*.sw?
.cache

# macOS

Y cuando devuelves una `Response`, **FastAPI** la pasará directamente.

No hará ninguna conversión de datos con modelos Pydantic, no convertirá el contenido a ningún tipo, etc.

Esto te da mucha flexibilidad. Puedes devolver cualquier tipo de dato, sobrescribir cualquier declaración de datos o validación, etc.

## Usando el `jsonable_encoder` en una `Response`

That will create a directory `./env/` with the Python binaries, and then you will be able to install packages for that local environment.

### Activate the environment

Activate the new environment with:

=== "Linux, macOS"

    <div class="termy">

    ```console
    $ source ./env/bin/activate
    ```

    </div>

=== "Windows PowerShell"

    <div class="termy">

    ```console

<div class="termy">

```console
$ bash scripts/format-imports.sh
```

</div>

Como ele roda um comando após o outro, modificando e revertendo muitos arquivos, ele demora um pouco para concluir, então pode ser um pouco mais fácil utilizar `scripts/format.sh` frequentemente e `scripts/format-imports.sh` somente após "commitar uma branch".

## Documentação