somos
sois
son
sea
seas
seamos
seáis
sean
seré
serás
será
seremos
seréis
serán
sería
serías
seríamos
seríais
serían
era
eras
éramos
erais
eran
fui
fuiste
fue
fuimos
fuisteis
fueron
fuera
fueras
fuéramos
fuerais
fueran
fuese
fueses
fuésemos
fueseis
fuesen
siendo
sido
tengo
tienes

Funciona también como una referencia futura, para que puedas volver y ver exactamente lo que necesitas.

## Ejecuta el código

Todos los bloques de código se pueden copiar y usar directamente (en realidad son archivos Python probados).

te
tes
toi
ton
tu
un
une
vos
votre
vous
c
d
j
l
à
m
n
s
t
y
été
étée
étées
étés
étant
suis
es
est
sommes
êtes
sont
serai
seras
sera
serons
serez
seront
serais
serait
serions
seriez
seraient
étais
était
étions
étiez
étaient
fus
fut
fûmes
fûtes
furent
sois
soit
soyons
soyez

<img src="https://fastapi.tiangolo.com/img/async/concurrent-burgers/concurrent-burgers-07.png" alt="illustration">

/// info | Información

Las ilustraciones fueron creados por <a href="https://www.instagram.com/ketrinadrawsalot" class="external-link" target="_blank">Ketrina Thompson</a>. 🎨

///

---

Imagina que eres el sistema / programa 🤖 en esa historia.

Verás la respuesta en JSON:

```JSON
{"message": "Hello World"}
```

### Documentación interactiva de la API

Ahora dirígete a <a href="http://127.0.0.1:8000/docs" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/docs</a>.

## Pydantic

Toda la validación de datos es realizada tras bastidores por <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a>, así que obtienes todos sus beneficios. Así sabes que estás en buenas manos.

Puedes usar las mismas declaraciones de tipos con `str`, `float`, `bool` y otros tipos de datos más complejos.

Exploraremos varios de estos tipos en los próximos capítulos del tutorial.

## El orden importa

  import tensorflow_io_gcs_filesystem as _tensorflow_io_gcs_filesystem

# Lazy-load Keras v1.
_tf_uses_legacy_keras = (
    _os.environ.get("TF_USE_LEGACY_KERAS", None) in ("true", "True", "1"))
setattr(_current_module, "keras", _KerasLazyLoader(globals(), mode="v1"))
_module_dir = _module_util.get_parent_dir_for_name("keras._tf_keras.keras")
_current_module.__path__ = [_module_dir] + _current_module.__path__
if _tf_uses_legacy_keras:

/// info | "Informação"

`Query`, `Path` e outras classes que você verá a frente são subclasses de uma classe comum `Param`.

Todas elas compartilham os mesmos parâmetros para validação adicional e metadados que você viu.

///

/// note | "Detalhes Técnicos"

Quando você importa `Query`, `Path` e outras de `fastapi`, elas são na verdade funções.

Dessa forma, seu esquema aparecerá na interface de documentação da API:

<img src="/img/tutorial/dataclasses/image01.png">

## Dataclasses em Estruturas de Dados Aninhadas

Você também pode combinar `dataclasses` com outras anotações de tipo para criar estruturas de dados aninhadas.

Em alguns casos, você ainda pode ter que usar a versão do Pydantic das `dataclasses`. Por exemplo, se você tiver erros com a documentação da API gerada automaticamente.

```Python hl_lines="4  25"
{!../../docs_src/additional_status_codes/tutorial001.py!}
```

/// warning | Advertencia

Cuando devuelves directamente una `Response`, como en los ejemplos anteriores, será devuelta directamente.

No será serializado con el modelo, etc.