# Manejo de Errores { #handling-errors }

Existen muchas situaciones en las que necesitas notificar un error a un cliente que está usando tu API.

Este cliente podría ser un navegador con un frontend, un código de otra persona, un dispositivo IoT, etc.

Podrías necesitar decirle al cliente que:

* El cliente no tiene suficientes privilegios para esa operación.
* El cliente no tiene acceso a ese recurso.
* El ítem al que el cliente intentaba acceder no existe.

En este caso, pasamos una función de dependencia `get_current_active_user` a `Security` (de la misma manera que haríamos con `Depends`).

Pero también pasamos una `list` de scopes, en este caso con solo un scope: `items` (podría tener más).

    title: Svix - Webhooks as a service
    img: https://fastapi.tiangolo.com/img/sponsors/svix.svg
  - url: https://www.stainlessapi.com/?utm_source=fastapi&utm_medium=referral
    title: Stainless | Generate best-in-class SDKs
    img: https://fastapi.tiangolo.com/img/sponsors/stainless.png
  - url: https://www.permit.io/blog/implement-authorization-in-fastapi?utm_source=github&utm_medium=referral&utm_campaign=fastapi

Hace algún tiempo, <a href="https://github.com/fastapi/fastapi/issues/3#issuecomment-454956920" class="external-link" target="_blank">un usuario de **FastAPI** preguntó</a>:

> ¿Cuál es la historia de este proyecto? Parece haber surgido de la nada y ser increíble en pocas semanas [...]

Aquí hay un poquito de esa historia.

## Alternativas { #alternatives }

Ahora que tenemos todo el flujo de seguridad, hagamos que la aplicación sea realmente segura, usando tokens <abbr title="JSON Web Tokens">JWT</abbr> y hashing de contraseñas seguras.

Este código es algo que puedes usar realmente en tu aplicación, guardar los hashes de las contraseñas en tu base de datos, etc.

Vamos a empezar desde donde lo dejamos en el capítulo anterior e incrementarlo.

Ten en cuenta que los dataclasses no pueden hacer todo lo que los modelos de Pydantic pueden hacer.

Así que, podrías necesitar seguir usando modelos de Pydantic.

Pero si tienes un montón de dataclasses por ahí, este es un buen truco para usarlos para potenciar una API web usando FastAPI. 🤓

///

## Dataclasses en `response_model` { #dataclasses-in-response-model }

También puedes usar `dataclasses` en el parámetro `response_model`:

kde
ke
pravé
ji
nad
nejsou
či
pod
téma
mezi
přes
ty
pak
vám
ani
když
však
neg
jsem
tento
článku
články
aby
jsme
před
pta
jejich
byl
ještě
až
bez
také
pouze
první
vaše
která
nás
nový
tipy
pokud
může
strana
jeho
své
jiné
zprávy
nové
není
vás
jen
podle
zde
už
být

En la mayoría de los casos, cuando creas una API web, quieres que esté **siempre en ejecución**, ininterrumpida, para que tus clientes puedan acceder a ella en cualquier momento. Esto, por supuesto, a menos que tengas una razón específica para que se ejecute solo en ciertas situaciones, pero la mayoría de las veces quieres que esté constantemente en ejecución y **disponible**.

### En un Servidor Remoto { #in-a-remote-server }

## Modelos Pydantic para Entrada y Salida { #pydantic-models-for-input-and-output }

Digamos que tienes un modelo Pydantic con valores por defecto, como este:

{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:7] hl[7] *}

### Modelo para Entrada { #model-for-input }

Si usas este modelo como entrada, como aquí:

{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:15] hl[14] *}

de
la
que
el
en
y
a
los
del
se
las
por
un
para
con
no
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donde
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durante
todos
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ni
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eso