Se trata solo de palabras y nombres. Pero esas palabras pueden afectar cómo tú y tu equipo piensan sobre el código.

Como ejemplo, tomemos esta función:

```python
from typing import Optional


def say_hi(name: Optional[str]):
    print(f"Hey {name}!")
```

El parámetro `name` está definido como `Optional[str]`, pero **no es opcional**, no puedes llamar a la función sin el parámetro:

///

## Conceptos de Despliegue { #deployment-concepts }

Estos ejemplos ejecutan el programa del servidor (por ejemplo, Uvicorn), iniciando **un solo proceso**, escuchando en todas las IPs (`0.0.0.0`) en un puerto predefinido (por ejemplo, `80`).

Esta es la idea básica. Pero probablemente querrás encargarte de algunas cosas adicionales, como:

* Seguridad - HTTPS

En esta sección veremos cómo usar otros middlewares.

## Agregando middlewares ASGI { #adding-asgi-middlewares }

Como **FastAPI** está basado en Starlette e implementa la especificación <abbr title="Asynchronous Server Gateway Interface - Interfaz de puerta de enlace de servidor asíncrona">ASGI</abbr>, puedes usar cualquier middleware ASGI.

    Note over App: Keeps producing...
    Note over Client: Keeps consuming...
```

Incluso podría ser un stream infinito, donde sigues enviando datos.

## JSON Lines { #json-lines }

En estos casos, es común enviar "**JSON Lines**", que es un formato donde envías un objeto JSON por línea.

Una response tendría un tipo de contenido `application/jsonl` (en lugar de `application/json`) y el response body sería algo como:

# Plantilla Full Stack FastAPI { #full-stack-fastapi-template }

Las plantillas, aunque normalmente vienen con una configuración específica, están diseñadas para ser flexibles y personalizables. Esto te permite modificarlas y adaptarlas a los requisitos de tu proyecto, haciéndolas un excelente punto de partida. 🏁

Puedes usar esta plantilla para comenzar, ya que incluye gran parte de la configuración inicial, seguridad, base de datos y algunos endpoints de API ya hechos para ti.

# Modelos de Parámetros Query { #query-parameter-models }

Si tienes un grupo de **parámetros query** que están relacionados, puedes crear un **modelo de Pydantic** para declararlos.

Esto te permitiría **reutilizar el modelo** en **múltiples lugares** y también declarar validaciones y metadatos para todos los parámetros de una vez. 😎

/// note | Nota

Esto es compatible desde la versión `0.115.0` de FastAPI. 🤓

///

Note que nós estamos utilizando async/await com o novo `AsyncClient` - a requisição é assíncrona.

///

/// warning | Atenção

Se a sua aplicação depende de eventos de lifespan, o `AsyncClient` não acionará estes eventos. Para garantir que eles são acionados, utilize o `LifespanManager` do [florimondmanca/asgi-lifespan](https://github.com/florimondmanca/asgi-lifespan#usage).

///

OpenAPI tem uma forma para definir múltiplos “esquemas” de segurança.

Por usá-los, você pode ter vantagens de todas essas ferramentas baseadas nos padrões, incluindo os sistemas de documentação interativa.

OpenAPI define os seguintes esquemas de segurança:

* `apiKey`: uma chave específica de aplicação que pode vir de:
    * Um parâmetro query.

Si tienes un grupo de **cookies** que están relacionadas, puedes crear un **modelo de Pydantic** para declararlas. 🍪

Esto te permitirá **reutilizar el modelo** en **múltiples lugares** y también declarar validaciones y metadatos para todos los parámetros a la vez. 😎

/// note | Nota

Esto es compatible desde la versión `0.115.0` de FastAPI. 🤓

///

/// tip | Consejo

```

Pero al usar `secrets.compare_digest()` será seguro contra un tipo de ataques llamados "timing attacks".

### Timing attacks { #timing-attacks }

¿Pero qué es un "timing attack"?

Imaginemos que algunos atacantes están tratando de adivinar el nombre de usuario y la contraseña.

Y envían un request con un nombre de usuario `johndoe` y una contraseña `love123`.

Entonces el código de Python en tu aplicación equivaldría a algo como: