"habrás", "habrá", "habremos", "habréis", "habrán", "habría", "habrías", "habríamos", "habríais", "habrían", "había", "habías", "habíamos", "habíais", "habían", "hube", "hubiste", "hubo", "hubimos", "hubisteis", "hubieron", "hubiera", "hubieras", "hubiéramos", "hubierais", "hubieran", "hubiese", "hubieses", "hubiésemos", "hubieseis", "hubiesen", "habiendo", "habido", "habida", "habidos", "habidas", "soy", "eres", "es", "somos", "sois", "son", "sea", "seas", "seamos", "seáis", "sean", "seré", "serás", "será",...

# Archivos de Request

Puedes definir archivos que serán subidos por el cliente utilizando `File`.

/// info | Información

Para recibir archivos subidos, primero instala <a href="https://github.com/Kludex/python-multipart" class="external-link" target="_blank">`python-multipart`</a>.

Asegúrate de crear un [entorno virtual](../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank}, activarlo y luego instalarlo, por ejemplo:

```console

# Request Forms and Files

Puedes definir archivos y campos de formulario al mismo tiempo usando `File` y `Form`.

/// info | Información

Para recibir archivos subidos y/o form data, primero instala <a href="https://github.com/Kludex/python-multipart" class="external-link" target="_blank">`python-multipart`</a>.

Asegúrate de crear un [entorno virtual](../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank}, actívalo y luego instálalo, por ejemplo:

Cuando devuelves un `Response` directamente, como en el ejemplo anterior, se devuelve directamente.

No se serializará con un modelo, etc.

Asegúrate de que tenga los datos que deseas que tenga y que los valores sean JSON válidos (si estás usando `JSONResponse`).

///

/// note | Detalles Técnicos

También podrías usar `from starlette.responses import JSONResponse`.

* `Decimal`:
    * `Decimal` estándar de Python.
    * En requests y responses, manejado igual que un `float`.
* Puedes revisar todos los tipos de datos válidos de Pydantic aquí: <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/usage/types/types/" class="external-link" target="_blank">Tipos de datos de Pydantic</a>.

## Ejemplo

/// note | Detalles Técnicos

Usó <a href="https://github.com/MagicStack/uvloop" class="external-link" target="_blank">`uvloop`</a> en lugar del loop `asyncio` por defecto de Python. Eso fue lo que lo hizo tan rápido.

Claramente inspiró a Uvicorn y Starlette, que actualmente son más rápidos que Sanic en benchmarks abiertos.

///

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

<blockquote markdown="1">

**FastAPI** no existiría si no fuera por el trabajo previo de otros.

Ha habido muchas herramientas creadas antes que han ayudado a inspirar su creación.

La primera siempre será utilizada ya que el path coincide primero.

## Valores predefinidos

Si tienes una *path operation* que recibe un *path parameter*, pero quieres que los valores posibles válidos del *path parameter* estén predefinidos, puedes usar un <abbr title="Enumeration">`Enum`</abbr> estándar de Python.

### Crear una clase `Enum`

Importa `Enum` y crea una subclase que herede de `str` y de `Enum`.

* `Decimal`:
    * O `Decimal` padrão do Python.
    * Em requisições e respostas será representado como um `float`.
* Você pode checar todos os tipos de dados válidos do Pydantic aqui: <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/" class="external-link" target="_blank">Tipos de dados do Pydantic</a>.

## Exemplo

Pero al revisar benchmarks y comparaciones, debes tener en cuenta lo siguiente.

## Benchmarks y velocidad