Al agregar una estrella, otros usuarios podrán encontrarlo más fácilmente y ver que ya ha sido útil para otros.

## Observa el repositorio de GitHub para lanzamientos

$ pip install "passlib[bcrypt]"

---> 100%
```

</div>

/// tip | Consejo

Con `passlib`, incluso podrías configurarlo para poder leer contraseñas creadas por **Django**, un plug-in de seguridad de **Flask** u otros muchos.

Así, podrías, por ejemplo, compartir los mismos datos de una aplicación de Django en una base de datos con una aplicación de FastAPI. O migrar gradualmente una aplicación de Django usando la misma base de datos.

Porque podemos confiar en ella para recibir el `username` y `password`, ya que la controlamos.

Pero si estás construyendo una aplicación OAuth2 a la que otros se conectarían (es decir, si estás construyendo un proveedor de autenticación equivalente a Facebook, Google, GitHub, etc.) deberías usar uno de los otros flujos.

El más común es el flujo implícito.

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

Varios de estos se exploran en los siguientes capítulos del tutorial.

## El orden importa

Al crear *path operations*, puedes encontrarte en situaciones donde tienes un path fijo.

{% endfor %}
{% endif %}

<!-- /sponsors -->

<a href="https://fastapi.tiangolo.com/fastapi-people/#sponsors" class="external-link" target="_blank">Otros sponsors</a>

## Opiniones

  * Este descubrimiento automático es lo que se define en la especificación de OpenID Connect.

/// tip | Consejo

Integrar otros proveedores de autenticación/autorización como Google, Facebook, X (Twitter), GitHub, etc. también es posible y relativamente fácil.

# Parámetros de Query

Cuando declaras otros parámetros de función que no son parte de los parámetros de path, son automáticamente interpretados como parámetros de "query".

{* ../../docs_src/query_params/tutorial001.py hl[9] *}

La query es el conjunto de pares clave-valor que van después del `?` en una URL, separados por caracteres `&`.

Por ejemplo, en la URL:

```
http://127.0.0.1:8000/items/?skip=0&limit=10
```

Eso, más el simple hecho de que Python es el lenguaje principal para **Data Science**, Machine Learning y especialmente Deep Learning, hacen de FastAPI una muy buena opción para APIs web de Data Science / Machine Learning y aplicaciones (entre muchas otras).

Para ver cómo lograr este paralelismo en producción, consulta la sección sobre [Deployment](deployment/index.md){.internal-link target=_blank}.

## `async` y `await`

item_id: int
```

Egy komplexebb `Item` modellnek:

```Python
item: Item
```

... És csupán egy deklarációval megkapod a:

* Szerkesztő támogatást, beleértve:
    * Szövegkiegészítés.
    * Típus ellenőrzés.
* Adatok validációja:
    * Automatikus és érthető hibák amikor az adatok hibásak.
    * Validáció mélyen ágyazott objektumok esetén is.

        `.predict` is available for Cloud TPUs, Cloud TPU, for all types of
        Keras models (sequential, functional and subclassing models).
    *   Automatic outside compilation is now enabled for Cloud TPUs. This allows
        `tf.summary` to be used more conveniently with Cloud TPUs.
    *   Dynamic batch sizes with DistributionStrategy and Keras are supported on
        Cloud TPUs.