* Deep Learning: Deep Learning (do not translate to "Aprendizaje Profundo")
* callback hell: callback hell (do not translate to "infierno de callbacks")
* tip: Consejo (do not translate to "tip")
* check: Revisa (do not translate to "chequea" or "comprobación)
* Cross-Origin Resource Sharing: Cross-Origin Resource Sharing (do not translate to "Compartición de Recursos de Origen Cruzado")
* Release Notes: Release Notes (do not translate to "Notas de la Versión")

Mejora el soporte del editor para modelos de Pydantic, con:

* autocompletado
* chequeo de tipos
* refactorización
* búsqueda
* inspecciones

///

## Usa el modelo

Dentro de la función, puedes acceder a todos los atributos del objeto modelo directamente:

Luego contribuí a este, para hacerlo totalmente compatible con JSON Schema, para soportar diferentes maneras de definir declaraciones de restricciones, y para mejorar el soporte de los editores (chequeo de tipos, autocompletado) basado en las pruebas en varios editores.

Durante el desarrollo, también contribuí a <a href="https://www.starlette.io/" class="external-link" target="_blank">**Starlette**</a>, el otro requisito clave.

{* ../../docs_src/path_params/tutorial002.py hl[7] *}

En este caso, `item_id` se declara como un `int`.

/// check | Revisa

Esto te dará soporte del editor dentro de tu función, con chequeo de errores, autocompletado, etc.

///

## Conversión de datos

{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[31] *}

Ten en cuenta que declaramos el tipo de `current_user` como el modelo de Pydantic `User`.

Esto nos ayudará dentro de la función con todo el autocompletado y chequeo de tipos.

/// tip | Consejo

Tal vez recuerdes que los cuerpos de request también se declaran con modelos de Pydantic.

Aquí **FastAPI** no se confundirá porque estás usando `Depends`.

///

Par exemple :

* Traitements d'**audio** et d'**images**.
* La **vision par ordinateur** : une image est composée de millions de pixels, chaque pixel ayant 3 valeurs / couleurs, les traiter tous va nécessiter d'effectuer des traitements sur chaque pixel, et de préférence tous en même temps.

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial003_an_py310.py hl[19] *}

Pero declarar el tipo es recomendable, ya que de esa manera tu editor sabrá lo que se pasará como el parámetro `commons`, y entonces podrá ayudarte con el autocompletado, chequeo de tipos, etc:

<img src="/img/tutorial/dependencies/image02.png">

## Atajo

Pero ves que estamos teniendo algo de repetición de código aquí, escribiendo `CommonQueryParams` dos veces:

Revisa esta función, ya tiene anotaciones de tipos:

{* ../../docs_src/python_types/tutorial003.py hl[1] *}

Porque el editor conoce los tipos de las variables, no solo obtienes autocompletado, también obtienes chequeo de errores:

<img src="/img/python-types/image04.png">

Ahora sabes que debes corregirlo, convertir `age` a un string con `str(age)`:

{* ../../docs_src/python_types/tutorial004.py hl[2] *}

Es **ALTAMENTE recomendable** que escribas o copies el código, lo edites y lo ejecutes localmente.

Usarlo en tu editor es lo que realmente te muestra los beneficios de FastAPI, al ver cuán poco código tienes que escribir, todos los chequeos de tipos, autocompletado, etc.

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## Instalar FastAPI

El primer paso es instalar FastAPI.

Vous pouvez y sélectionner "Releases only".

Ainsi, vous recevrez des notifications (dans votre courrier électronique) chaque fois qu'il y aura une nouvelle version de **FastAPI** avec des corrections de bugs et de nouvelles fonctionnalités.

## Se rapprocher de l'auteur