## Máquina Servidor y Programa Servidor { #server-machine-and-server-program }

Hay un pequeño detalle sobre los nombres que hay que tener en cuenta. 💡

La palabra "**servidor**" se utiliza comúnmente para referirse tanto al computador remoto/en la nube (la máquina física o virtual) como al programa que se está ejecutando en esa máquina (por ejemplo, Uvicorn).

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Esto hará:

* Devolver ese código de estado en el response.
* Documentarlo como tal en el esquema de OpenAPI (y por lo tanto, en las interfaces de usuario):

<img src="/img/tutorial/response-status-code/image01.png">

/// note | Nota

Algunos códigos de response (ver la siguiente sección) indican que el response no tiene un body.

Luego descubrí que había un estándar para documentar APIs, usando JSON (o YAML, una extensión de JSON) llamado Swagger.

Y ya existía una interfaz de usuario web para las APIs Swagger. Por lo tanto, ser capaz de generar documentación Swagger para una API permitiría usar esta interfaz de usuario web automáticamente.

En algún punto, Swagger fue entregado a la Linux Foundation, para ser renombrado OpenAPI.

Puedes leer más sobre esto en la [Guía de Usuario Avanzada](../advanced/index.md).

## Detalles { #details }

El primer `"/static"` se refiere al sub-path en el que esta "sub-aplicación" será "montada". Por lo tanto, cualquier path que comience con `"/static"` será manejado por ella.

El `directory="static"` se refiere al nombre del directorio que contiene tus archivos estáticos.

Incluso si están en diferentes módulos (archivos de Python).

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## Excluir de OpenAPI { #exclude-from-openapi }

Para excluir una *path operation* del esquema OpenAPI generado (y por lo tanto, de los sistemas de documentación automática), utiliza el parámetro `include_in_schema` y configúralo en `False`:

{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial003_py310.py hl[6] *}

## Pydantic `bytes` para datos de entrada y salida { #pydantic-bytes-for-input-and-output-data }

Y por supuesto, puedes usar el mismo modelo configurado para usar base64 para manejar tanto la entrada (*validate*) con `val_json_bytes` como la salida (*serialize*) con `ser_json_bytes` al recibir y enviar datos JSON.

## Pydantic `bytes` para dados de entrada e saída { #pydantic-bytes-for-input-and-output-data }

E, claro, você pode usar o mesmo modelo configurado para usar base64 para lidar tanto com a entrada (*validar*) com `val_json_bytes` quanto com a saída (*serializar*) com `ser_json_bytes` ao receber e enviar dados JSON.

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### Prioridad del `response_model` { #response-model-priority }

Si declaras tanto un tipo de retorno como un `response_model`, el `response_model` tomará prioridad y será utilizado por FastAPI.

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Si simplemente no lo sabes, usa `def` normal.

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**Nota**: Puedes mezclar `def` y `async def` en tus *path operation functions* tanto como necesites y definir cada una utilizando la mejor opción para ti. FastAPI hará lo correcto con ellas.

De todos modos, en cualquiera de los casos anteriores, FastAPI seguirá funcionando de forma asíncrona y será extremadamente rápido.

De esa manera, pude encontrar las mejores maneras de reducir la duplicación de código tanto como fuera posible, para tener autocompletado en todas partes, chequeos de tipos y errores, etc.

Todo de una manera que proporcionara la mejor experiencia de desarrollo para todos los desarrolladores.