to quit<b>)</b>
```

</div>

Eso funcionaría para la mayoría de los casos. 😎

Podrías usar ese comando, por ejemplo, para iniciar tu app **FastAPI** en un contenedor, en un servidor, etc.

## Servidores ASGI { #asgi-servers }

# Primeros Pasos { #first-steps }

El archivo FastAPI más simple podría verse así:

{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001_py310.py *}

Copia eso en un archivo `main.py`.

Ejecuta el servidor en vivo:

<div class="termy">

```console
$ <font color="#4E9A06">fastapi</font> dev

  <span style="background-color:#009485"><font color="#D3D7CF"> FastAPI </font></span>  Starting development server 🚀

---

"_Honestamente, lo que has construido parece súper sólido y pulido. En muchos aspectos, es lo que quería que **Hug** fuera; es realmente inspirador ver a alguien construir eso._"

<div style="text-align: right; margin-right: 10%;">Timothy Crosley - <strong>[Hug](https://github.com/hugapi/hug) creador</strong> <a href="https://news.ycombinator.com/item?id=19455465"><small>(ref)</small></a></div>

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### No te preocupes por el estilo { #dont-worry-about-style }

* No te preocupes demasiado por cosas como los estilos de los mensajes de commit, yo haré squash y merge personalizando el commit manualmente.

* Tampoco te preocupes por las reglas de estilo, hay herramientas automatizadas verificando eso.

Podrías cargarlo en el nivel superior del módulo/archivo, pero eso también significaría que **cargaría el modelo** incluso si solo estás ejecutando una simple prueba automatizada, entonces esa prueba sería **lenta** porque tendría que esperar a que el modelo se cargue antes de poder ejecutar una parte independiente del código.

Hay algunos casos en los que podrías necesitar convertir un tipo de dato (como un modelo de Pydantic) a algo compatible con JSON (como un `dict`, `list`, etc).

Por ejemplo, si necesitas almacenarlo en una base de datos.

Para eso, **FastAPI** proporciona una función `jsonable_encoder()`.

## Usando el `jsonable_encoder` { #using-the-jsonable-encoder }

Imaginemos que tienes una base de datos `fake_db` que solo recibe datos compatibles con JSON.

Ahora, veamos cómo podrías usar eso para devolver un response personalizado.

Digamos que quieres devolver un response en [XML](https://en.wikipedia.org/wiki/XML).

Podrías poner tu contenido XML en un string, poner eso en un `Response`, y devolverlo:

{* ../../docs_src/response_directly/tutorial002_py310.py hl[1,18] *}

Eso significa que, los clientes que usan tu API no tienen que revisar si el valor existe o no, pueden **asumir que el campo siempre estará allí**, pero solo que en algunos casos tendrá el valor por defecto de `None`.

La forma de describir esto en OpenAPI es marcar ese campo como **requerido**, porque siempre estará allí.

some_variable: PlaneItem | CarItem
```

Pero si ponemos eso en la asignación `response_model=PlaneItem | CarItem` obtendríamos un error, porque Python intentaría realizar una **operación inválida** entre `PlaneItem` y `CarItem` en lugar de interpretar eso como una anotación de tipos.

## Lista de modelos { #list-of-models }

De la misma manera, puedes declarar responses de listas de objetos.

Para eso, usa la `list` estándar de Python:

///

Ahora, imagina eso con **muchos** otros **paquetes** de los que dependen todos tus **proyectos**. Eso es muy difícil de manejar. Y probablemente terminarías ejecutando algunos proyectos con algunas **versiones incompatibles** de los paquetes, y sin saber por qué algo no está funcionando.