* FastAPI ofrece más funcionalidades además de las de Starlette. Funcionalidades que casi siempre necesitas al construir APIs, como la validación y serialización de datos. Y al utilizarlo, obtienes documentación automática gratis (la documentación automática ni siquiera añade carga a las aplicaciones en ejecución, se genera al inicio).

Just functions that look the same as the *path operation functions*.

But still, it is very powerful, and allows you to declare arbitrarily deeply nested dependency "graphs" (trees).

/// tip

All this might not seem as useful with these simple examples.

But you will see how useful it is in the chapters about **security**.

///

## Actualizando las versiones de FastAPI { #upgrading-the-fastapi-versions }

Deberías añadir tests para tu aplicación.

Con **FastAPI** es muy fácil (gracias a Starlette), revisa la documentación: [Testing](../tutorial/testing.md){.internal-link target=_blank}

{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial001_py310.py hl[1,6:11,18:19] *}

Isso ainda é suportado graças ao **Pydantic**, pois ele tem <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/dataclasses/#use-of-stdlib-dataclasses-with-basemodel" class="external-link" target="_blank">suporte interno para `dataclasses`</a>.

{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial001_py310.py hl[1,6:11,18:19] *}

Esto sigue siendo soportado gracias a **Pydantic**, ya que tiene <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/dataclasses/#use-of-stdlib-dataclasses-with-basemodel" class="external-link" target="_blank">soporte interno para `dataclasses`</a>.

Consiste apenas de funções que parecem idênticas a *funções de operação de rota*.

Mas ainda assim, é bastante poderoso, e permite que você declare grafos (árvores) de dependências com uma profundidade arbitrária.

/// tip | Dica

Tudo isso pode não parecer muito útil com esses exemplos.

Mas você verá o quão útil isso é nos capítulos sobre **segurança**.

* Técnicas más avanzadas (pero igualmente fáciles) para declarar **modelos JSON profundamente anidados** (gracias a Pydantic).
* Integración con **GraphQL** usando <a href="https://strawberry.rocks" class="external-link" target="_blank">Strawberry</a> y otros paquetes.
* Muchas funcionalidades extra (gracias a Starlette) como:
    * **WebSockets**
    * pruebas extremadamente fáciles basadas en HTTPX y `pytest`
    * **CORS**

* Técnicas mais avançadas (mas igualmente fáceis) para declaração de **modelos JSON profundamente aninhados** (graças ao Pydantic).
* Integrações **GraphQL** com o <a href="https://strawberry.rocks" class="external-link" target="_blank">Strawberry</a> e outras bibliotecas.
* Muitos recursos extras (graças ao Starlette) como:
    * **WebSockets**
    * testes extrememamente fáceis baseados em HTTPX e `pytest`
    * **CORS**

Solo son funciones que se ven igual que las *path operation functions*.

Pero aun así, es muy potente y te permite declarar "grafos" de dependencia anidados arbitrariamente profundos (árboles).

/// tip | Consejo

Todo esto podría no parecer tan útil con estos ejemplos simples.

Pero verás lo útil que es en los capítulos sobre **seguridad**.

# Testando { #testing }

Graças ao <a href="https://www.starlette.dev/testclient/" class="external-link" target="_blank">Starlette</a>, testar aplicações **FastAPI** é fácil e agradável.

Ele é baseado no <a href="https://www.python-httpx.org" class="external-link" target="_blank">HTTPX</a>, que por sua vez é projetado com base em Requests, por isso é muito familiar e intuitivo.