Europe/Zurich Factory GB GB-Eire GMT GMT+0 GMT-0 GMT0 Greenwich HST Hongkong Iceland Indian/Antananarivo Indian/Chagos Indian/Christmas Indian/Cocos Indian/Comoro Indian/Kerguelen Indian/Mahe Indian/Maldives Indian/Mauritius Indian/Mayotte Indian/Reunion Iran Israel Jamaica Japan Kwajalein Libya MET MST MST7MDT Mexico/BajaNorte Mexico/BajaSur Mexico/General NZ NZ-CHAT Navajo PRC PST8PDT Pacific/Apia Pacific/Auckland Pacific/Bougainville Pacific/Chatham Pacific/Chuuk Pacific/Easter Pacific/Efate Pacific/Enderbury...

gro?ibom?moc?ossa?ten?ude???i&r!.nalc,?v!.sndih,?z??j!.&0&g0,j0,o0o,t0,?a&3&5xq6f--nx?xqi0ostn--nx??5wtb6--nx?85uwuu--nx?9xtlk--nx?ad,b&ats,ihc!.&a&bihciakoy?don?ma&him?ye&ragan?tat???r&a&bom?gan?hihci??u&agedos?kas?ustak???s&os?ufomihs??t&amihcay?iran??w&a&g&im&anah?o??omak??kihci?zustum??ihsak??y&agamak?imonihci???e&akas?nagot??i&azni?esohc?h&asa?s&abanuf?ohc???ka&to?zok??musi?orihs?r&akihabihsokoy?o&dim?tak??ukujuk??usihs??nano&hc?yk??o&d&iakustoy?ustam??hsonhot?k&a&rihs?t??iba??nihsaran?sobi...

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.

También fue uno de los primeros frameworks en generar un esquema personalizado declarando toda la API en JSON.

Como parte de eso, necesitaba investigar, probar y usar muchas alternativas.

La historia de **FastAPI** es en gran parte la historia de sus predecesores.

Como se dice en la sección [Alternativas](alternatives.md){.internal-link target=_blank}:

<blockquote markdown="1">

El resultado de llamarlo es algo que puede ser codificado con la función estándar de Python <a href="https://docs.python.org/3/library/json.html#json.dumps" class="external-link" target="_blank">`json.dumps()`</a>.

No devuelve un gran `str` que contenga los datos en formato JSON (como una cadena de texto). Devuelve una estructura de datos estándar de Python (por ejemplo, un `dict`) con valores y sub-valores que son todos compatibles con JSON.

/// note | Nota

Puedes usar esta plantilla para comenzar, ya que incluye gran parte de la configuración inicial, seguridad, base de datos y algunos endpoints de API ya hechos para ti.

* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`

Pero también puedes usar tipos de datos más complejos.

Y seguirás teniendo las mismas funcionalidades como hasta ahora:

* Gran soporte de editor.
* Conversión de datos de requests entrantes.
* Conversión de datos para datos de response.
* Validación de datos.
* Anotación y documentación automática.

## Otros tipos de datos { #other-data-types }

Serán añadidas al esquema de OpenAPI y usadas por las interfaces de documentación automática:

<img src="/img/tutorial/path-operation-configuration/image01.png">

### Tags con Enums { #tags-with-enums }

Si tienes una gran aplicación, podrías terminar acumulando **varias tags**, y querrías asegurarte de que siempre uses la **misma tag** para *path operations* relacionadas.

En estos casos, podría tener sentido almacenar las tags en un `Enum`.

* Nginx
* HAProxy

## Let's Encrypt { #lets-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>**.

Hay muchas formas de manejar la seguridad, autenticación y autorización.

Y normalmente es un tema complejo y "difícil".

En muchos frameworks y sistemas, solo manejar la seguridad y autenticación requiere una gran cantidad de esfuerzo y código (en muchos casos puede ser el 50% o más de todo el código escrito).