* `app`: el objeto creado dentro de `main.py` con la línea `app = FastAPI()`.
    * `--reload`: hace que el servidor se reinicie cada vez que cambia el código. Úsalo únicamente para desarrollo.

En el output, hay una línea que dice más o menos:

```hl_lines="4"
INFO:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
```

Esa línea muestra la URL dónde se está sirviendo tu app en tu maquina local.

### Revísalo

Así que esperas a que esa persona 😍 termine la historia (terminas el trabajo actual ⏯ / tarea actual que se está procesando 🤓), sonríes gentilmente y le dices que vas por las hamburguesas ⏸.

```
/files/{file_path:path}
```

En este caso el nombre del parámetro es `file_path` y la última parte, `:path`, le dice que el parámetro debería coincidir con cualquier path.

Entonces lo puedes usar con:

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

!!! tip "Consejo"

| `version` | `string` | Die Version der API. Das ist die Version Ihrer eigenen Anwendung, nicht die von OpenAPI. Zum Beispiel `2.5.0`. |
| `terms_of_service` | `str` | Eine URL zu den Nutzungsbedingungen für die API. Falls angegeben, muss es sich um eine URL handeln. |

    ```

#### Über `**user_dict`

`UserInDB(**user_dict)` bedeutet:

*Übergib die Schlüssel und Werte des `user_dict` direkt als Schlüssel-Wert-Argumente, äquivalent zu:*

```Python
UserInDB(
    username = user_dict["username"],
    email = user_dict["email"],
    full_name = user_dict["full_name"],
    disabled = user_dict["disabled"],
    hashed_password = user_dict["hashed_password"],
)
```

```Python
UserInDB(
    username = user_dict["username"],
    password = user_dict["password"],
    email = user_dict["email"],
    full_name = user_dict["full_name"],
)
```

#### Ein Pydantic-Modell aus den Inhalten eines anderen erstellen.

Da wir in obigem Beispiel `user_dict` mittels `user_in.dict()` erzeugt haben, ist dieser Code:

```Python
user_dict = user_in.dict()
UserInDB(**user_dict)
```

Möglicherweise möchten Sie einige vordefinierte Responses haben, die für viele *Pfadoperationen* gelten, Sie möchten diese jedoch mit benutzerdefinierten Responses kombinieren, die für jede *Pfadoperation* erforderlich sind.

In diesen Fällen können Sie die Python-Technik zum „Entpacken“ eines `dict`s mit `**dict_to_unpack` verwenden:

```Python
old_dict = {
    "old key": "old value",
    "second old key": "second old value",
}

    Die Beispiele hier verwenden `.dict()` für die Kompatibilität mit Pydantic v1, Sie sollten jedoch stattdessen `.model_dump()` verwenden, wenn Sie Pydantic v2 verwenden können.

Das wird ein `dict` erstellen, mit nur den Daten, die gesetzt wurden als das `item`-Modell erstellt wurde, Defaultwerte ausgeschlossen.

Zum Beispiel, wenn Sie es in einer Datenbank speichern möchten.

Dafür bietet **FastAPI** eine Funktion `jsonable_encoder()`.

## `jsonable_encoder` verwenden

Stellen wir uns vor, Sie haben eine Datenbank `fake_db`, die nur JSON-kompatible Daten entgegennimmt.

Sie akzeptiert zum Beispiel keine `datetime`-Objekte, da die nicht kompatibel mit JSON sind.

    Die Beispiele hier verwenden `.dict()` für die Kompatibilität mit Pydantic v1, Sie sollten jedoch stattdessen `.model_dump()` verwenden, wenn Sie Pydantic v2 verwenden können.

!!! info