Pero al mismo tiempo, las funciones definidas con `async def` deben ser "esperadas". Por lo tanto, las funciones con `async def` solo se pueden invocar dentro de las funciones definidas con `async def` también.

Entonces, relacionado con la paradoja del huevo y la gallina, ¿cómo se llama a la primera función `async`?

Tú declaras la "forma" de los datos mediante clases con atributos.

Cada atributo tiene un tipo.

Luego creas un instance de esa clase con algunos valores y Pydantic validará los valores, los convertirá al tipo apropiado (si ese es el caso) y te dará un objeto con todos los datos.

Y obtienes todo el soporte del editor con el objeto resultante.

Tomado de la documentación oficial de Pydantic:

                try {
                    if (con.getResponseCode() < 400) {
                        if (GZIP.equals(con.getContentEncoding())) {
                            return new GZIPInputStream(con.getInputStream());
                        } else {
                            return con.getInputStream();
                        }
                    } else if ("head".equalsIgnoreCase(con.getRequestMethod())) {

La jerarquía sería:

* **Uvicorn**: como servidor ASGI
    * **Starlette**: (usa Uvicorn) un microframework web
         * **FastAPI**: (usa Starlette) un microframework API con varias características adicionales para construir APIs, con validación de datos, etc.
* **Uvicorn**:
    * Tendrá el mejor rendimiento, ya que no tiene mucho código extra aparte del propio servidor.

Entonces lo puedes usar con:

```Python hl_lines="6"
{!../../../docs_src/path_params/tutorial004.py!}
```

!!! tip "Consejo"
    Podrías necesitar que el parámetro contenga `/home/johndoe/myfile.txt` con un slash inicial (`/`).

    En este caso la URL sería `/files//home/johndoe/myfile.txt` con un slash doble (`//`) entre `files` y `home`.

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

...los parámetros de query son:

* `skip`: con un valor de `0`
* `limit`: con un valor de `10`

Dado que son parte de la URL son strings "naturalmente".

Pero cuando los declaras con tipos de Python (en el ejemplo arriba, como `int`) son convertidos a ese tipo y son validados con él.

Todo el proceso que aplicaba a los parámetros de path también aplica a los parámetros de query:

* **Corto**: Minimiza la duplicación de código. Múltiples funcionalidades con cada declaración de parámetros. Menos errores.
* **Robusto**: Crea código listo para producción con documentación automática interactiva.

		Enable: true,
		Address: xnet.Host{
			Name:      "localhost",
			Port:      (xnet.Port(opts.Port)),
			IsPortSet: true,
		},
		Subject: "test",
	}
	con, err := clientConfig.connectNats()
	if err != nil {
		t.Errorf("Could not connect to nats: %v", err)
	}
	defer con.Close()
}

func TestNatsConnUserPass(t *testing.T) {
	opts := natsserver.DefaultTestOptions
	opts.Port = 14223
	opts.Username = "testminio"

**FastAPI** tiene una gran comunidad en constante crecimiento.

Hay muchas publicaciones, artículos, herramientas y proyectos relacionados con **FastAPI**.

Aquí hay una lista incompleta de algunos de ellos.

!!! tip "Consejo"

* **Sin comprometerse** con bases de datos, frontend, etc. Pero permitiendo integración fácil con todos ellos.

### "Plug-ins" ilimitados

O dicho de otra manera, no hay necesidad para "plug-ins". Importa y usa el código que necesites.