"hubieran", "hubiese", "hubieses", "hubiésemos", "hubieseis", "hubiesen", "habiendo", "habido", "habida", "habidos", "habidas", "soy", "eres", "es", "somos", "sois", "son", "sea", "seas", "seamos", "seáis", "sean", "seré", "serás", "será", "seremos", "seréis", "serán", "sería", "serías", "seríamos", "seríais", "serían", "era", "eras", "éramos", "erais", "eran", "fui", "fuiste", "fue", "fuimos", "fuisteis", "fueron", "fuera", "fueras", "fuéramos", "fuerais", "fueran", "fuese", "fueses", "fuésemos", "fueseis",...

Así que, si ejecutas este ejemplo y vas a <a href="http://127.0.0.1:8000/items/foo" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/items/foo</a>, verás un response de:

```JSON
{"item_id":"foo"}
```

## Parámetros de path con tipos

Puedes declarar el tipo de un parámetro de path en la función, usando anotaciones de tipos estándar de Python:

## Múltiples parámetros de path y de query

Puedes declarar múltiples parámetros de path y de query al mismo tiempo, **FastAPI** sabe cuál es cuál.

Y no tienes que declararlos en un orden específico.

Serán detectados por nombre:

{* ../../docs_src/query_params/tutorial004_py310.py hl[6,8] *}

Nota que las *path operations* definen los modelos que usan para el payload de la petición y el payload del response, usando los modelos `Item` y `ResponseMessage`.

### Documentación de la API

Si vas a la documentación de la API, verás que tiene los **esquemas** para los datos que se enviarán en las peticiones y se recibirán en los responses:

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image01.png">

    # via
    #   -r ci/official/requirements_updater/requirements.in
    #   jax
    #   keras-nightly
namex==0.0.9 \
    --hash=sha256:7bd4e4a2cc3876592111609fdf4cbe6ff19883adbe6b3b40d842fd340f77025e \
    --hash=sha256:8adfea9da5cea5be8f4e632349b4669e30172c7859e1fd97459fdf3b17469253
    # via keras-nightly
numpy==1.26.4 \
    --hash=sha256:03a8c78d01d9781b28a6989f6fa1bb2c4f2d51201cf99d3dd875df6fbd96b23b \

Cada vez que te "logueas con" Facebook, Google, GitHub, Microsoft, X (Twitter), esa aplicación está usando OAuth2 con scopes.

En esta sección verás cómo manejar autenticación y autorización con el mismo OAuth2 con scopes en tu aplicación de **FastAPI**.

/// warning | Advertencia

Esta es una sección más o menos avanzada. Si estás comenzando, puedes saltarla.

wrapt == 1.16.0
tblib == 2.0.0
ml_dtypes >= 0.5.1, < 0.6.0
auditwheel >= 6.1.0
# Install tensorboard, and keras
# Note that here we want the latest version that matches TF major.minor version
# Note that we must use nightly here as these are used in nightly jobs
# For release jobs, we will pin these on the release branch
keras-nightly ~= 3.10.0.dev
tb-nightly ~= 2.20.0.a

*   Keras 3.0 will be the default Keras version. You may need to update your
    script to use Keras 3.0.

*   Please refer to the new Keras documentation for Keras 3.0
    (https://keras.io/keras_3).

*   To continue using Keras 2.0, do the following.

*   1.  Install tf-keras via pip install tf-keras~=2.16

    1.  To switch tf.keras to use Keras 2 (tf-keras), set the environment

    # via
    #   -r ci/official/requirements_updater/requirements.in
    #   jax
    #   keras-nightly
namex==0.0.9 \
    --hash=sha256:7bd4e4a2cc3876592111609fdf4cbe6ff19883adbe6b3b40d842fd340f77025e \
    --hash=sha256:8adfea9da5cea5be8f4e632349b4669e30172c7859e1fd97459fdf3b17469253
    # via keras-nightly
numpy==2.1.3 \
    --hash=sha256:016d0f6f5e77b0f0d45d77387ffa4bb89816b57c835580c3ce8e099ef830befe \

    # via
    #   -r ci/official/requirements_updater/requirements.in
    #   jax
    #   keras-nightly
namex==0.0.9 \
    --hash=sha256:7bd4e4a2cc3876592111609fdf4cbe6ff19883adbe6b3b40d842fd340f77025e \
    --hash=sha256:8adfea9da5cea5be8f4e632349b4669e30172c7859e1fd97459fdf3b17469253
    # via keras-nightly
numpy==2.0.2 \
    --hash=sha256:0123ffdaa88fa4ab64835dcbde75dcdf89c453c922f18dced6e27c90d1d0ec5a \