Muchos, muchos usuarios, pero tu servidor está esperando 🕙 su conexión no tan buena para enviar sus requests.

Y luego esperar 🕙 nuevamente a que los responses retornen.

Esta "espera" 🕙 se mide en microsegundos, pero aún así, sumándolo todo, es mucha espera al final.

Por eso tiene mucho sentido usar código asíncrono ⏸🔀⏯ para las APIs web.

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/// warning | Advertencia

Puedes declarar múltiples parámetros `Form` en una *path operation*, pero no puedes también declarar campos `Body` que esperas recibir como JSON, ya que el request tendrá el body codificado usando `application/x-www-form-urlencoded` en lugar de `application/json`.

Esto no es una limitación de **FastAPI**, es parte del protocolo HTTP.

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/// warning | Advertencia

Puedes declarar múltiples parámetros `File` y `Form` en una *path operation*, pero no puedes también declarar campos `Body` que esperas recibir como JSON, ya que el request tendrá el body codificado usando `multipart/form-data` en lugar de `application/json`.

Esto no es una limitación de **FastAPI**, es parte del protocolo HTTP.

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/// warning | Advertencia

Puedes declarar múltiples parámetros `File` y `Form` en una *path operation*, pero no puedes declarar campos `Body` que esperas recibir como JSON, ya que el request tendrá el cuerpo codificado usando `multipart/form-data` en lugar de `application/json`.

Esto no es una limitación de **FastAPI**, es parte del protocolo HTTP.

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Observa cómo `Offer` tiene una lista de `Item`s, que a su vez tienen una lista opcional de `Image`s

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## Cuerpos de listas puras { #bodies-of-pure-lists }

Si el valor superior del cuerpo JSON que esperas es un `array` JSON (una `list` en Python), puedes declarar el tipo en el parámetro de la función, al igual que en los modelos Pydantic:

```Python
images: list[Image]
```

como en:

## Tests { #tests }

Asegúrate de tener [tests](../tutorial/testing.md) para tu app y de ejecutarlos en integración continua (CI).

Así podrás hacer la actualización y asegurarte de que todo sigue funcionando como esperas.

## `bump-pydantic` { #bump-pydantic }

En muchos casos, cuando usas modelos de Pydantic normales sin personalizaciones, podrás automatizar gran parte del proceso de migración de Pydantic v1 a Pydantic v2.

por defecto (antiguo), si llamas a esa función sin FastAPI en otros lugares, tienes que recordar pasar los argumentos a la función para que funcione correctamente, de lo contrario, los valores serán diferentes de lo que esperas (por ejemplo, `QueryInfo` o algo similar en lugar de `str`). Y tu editor no se quejará, y Python no se quejará al ejecutar esa función, solo cuando los errores dentro de las operaciones hagan que funcione incorrectamente.

Dado que `Annotated` puede tener más de una...

Suponha que você tem um único parâmetro de corpo `item`, a partir de um modelo Pydantic `Item`.

Por padrão, o **FastAPI** esperará que seu conteúdo venha no corpo diretamente.

Mas se você quiser que ele espere por um JSON com uma chave `item` e dentro dele os conteúdos do modelo, como ocorre ao declarar vários parâmetros de corpo, você pode usar o parâmetro especial de `Body` chamado `embed`:

Quando tem uma operação que exigirá espera antes de dar os resultados e tem suporte para esses novos recursos do Python, você pode escrever assim:

```Python
burgers = await get_burgers(2)
```

* Ele expõe um objeto python [`SpooledTemporaryFile`](https://docs.python.org/3/library/tempfile.html#tempfile.SpooledTemporaryFile) que você pode passar diretamente para outras bibliotecas que esperam um objeto semelhante a um arquivo.

### `UploadFile` { #uploadfile }

`UploadFile` tem os seguintes atributos:

* `filename`: Uma `str` com o nome do arquivo original que foi enviado (por exemplo, `myimage.jpg`).