Puedes configurar dónde está tu app en un archivo `pyproject.toml` así:

```toml
[tool.fastapi]
entrypoint = "main:app"
```

Ese `entrypoint` le dirá al comando `fastapi` que debe hacer el import de la app así:

```python
from main import app
```

Si tu código estuviera estructurado así:

```
.
├── backend
│   ├── main.py
│   ├── __init__.py
```

/// tip | Consejo

Si quieres hacer streaming de datos binarios, por ejemplo video o audio, Revisa la guía avanzada: [Stream Data](../advanced/stream-data.md).

///

## Streaming de SSE con FastAPI { #stream-sse-with-fastapi }

Para hacer streaming de SSE con FastAPI, usa `yield` en tu path operation function y establece `response_class=EventSourceResponse`.

La clave aquí es el `await`. Dice a Python que tiene que esperar ⏸ a que `get_burgers(2)` termine de hacer su cosa 🕙 antes de almacenar los resultados en `burgers`. Con eso, Python sabrá que puede ir y hacer algo más 🔀 ⏯ mientras tanto (como recibir otro request).

Para que `await` funcione, tiene que estar dentro de una función que soporte esta asincronía. Para hacer eso, solo declara la función con `async def`:

```Python hl_lines="1"

Pero normalmente no tendrás que preocuparte por eso, se hace automáticamente, sigue leyendo. 🤓

///

## Casos de uso { #use-cases }

Podrías usar esto para hacer stream de datos desde un servicio de **AI LLM**, desde **logs** o **telemetry**, o desde otros tipos de datos que puedan estructurarse en ítems **JSON**.

/// tip | Consejo

Este comportamiento por defecto provee protección contra una clase de ataques de **Cross-Site Request Forgery (CSRF)** en un escenario muy específico.

Estos ataques aprovechan que los navegadores permiten que los scripts envíen requests sin hacer un preflight de CORS cuando:

* no tienen un header `Content-Type` (p. ej. usando `fetch()` con un body `Blob`)
* y no envían credenciales de autenticación.

Este tipo de ataque es relevante principalmente cuando:

Por ejemplo, podrías decidir leer y validar el request con tu propio código, sin usar las funcionalidades automáticas de FastAPI con Pydantic, pero aún podrías querer definir el request en el esquema de OpenAPI.

Podrías hacer eso con `openapi_extra`:

{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial006_py310.py hl[19:36, 39:40] *}

**FastAPI** tiene un sistema de **<dfn title="también conocido como componentes, recursos, proveedores, servicios, inyectables">Inyección de Dependencias</dfn>** muy poderoso pero intuitivo.

Está diseñado para ser muy simple de usar, y para hacer que cualquier desarrollador integre otros componentes con **FastAPI** de forma muy sencilla.

## Qué es la "Inyección de Dependencias" { #what-is-dependency-injection }

## Ayuda a Mantener FastAPI { #help-maintain-fastapi }

¡Ayúdame a mantener **FastAPI**! 🤓

Hay mucho trabajo por hacer, y para la mayoría de ello, **TÚ** puedes hacerlo.

Las tareas principales que puedes hacer ahora son:

* [Ayudar a otros con preguntas en GitHub](#help-others-with-questions-in-github) (ver la sección arriba).

Todo lo que necesitamos hacer es manejar el request dentro de un bloque `try`/`except`:

{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial002_an_py310.py hl[14,16] *}

Si ocurre una excepción, la `Request instance` aún estará en el alcance, así que podemos leer y hacer uso del request body cuando manejamos el error:

# Cómo hacer - Recetas { #how-to-recipes }

Aquí verás diferentes recetas o guías de "cómo hacer" para **varios temas**.

La mayoría de estas ideas serían más o menos **independientes**, y en la mayoría de los casos solo deberías estudiarlas si aplican directamente a **tu proyecto**.

Si algo parece interesante y útil para tu proyecto, adelante y revísalo, pero de lo contrario, probablemente puedas simplemente omitirlas.

/// tip | Consejo